(57)【要約】  対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって上記予測値を生成するフィルタ係数予測部（１４０’）を備えており、フィルタ係数予測部（１４０’）は、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成されている。
2011105231.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、
参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、
上記予測値生成手段は、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも０に近くなるように構成されている、
ことを特徴とするフィルタ係数符号化装置。
【請求項２】
上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備え、
上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の中央値となるように構成されている、
ことを特徴とする請求項１に記載のフィルタ係数符号化装置。
【請求項３】
上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備え、
上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の平均値となるように構成されている、
ことを特徴とする請求項１に記載のフィルタ係数符号化装置。
【請求項４】
当該フィルタ係数符号化装置は、対象画像および参照画像を切り替えながら、順次、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を符号化するものであり、
過去の各対象フィルタのフィルタ係数と過去の各参照フィルタのフィルタ係数に共通の重み係数を乗じたものとの差の２乗和を最小化する共通の重み係数を、現在の参照フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数に設定する重み係数設定手段を更に備えている、
ことを特徴とする請求項１に記載のフィルタ係数符号化装置。
【請求項５】
上記予測値生成手段は、入力画像の中心画素に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出する、
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載のフィルタ係数符号化装置。
【請求項６】
対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、
参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、
上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、
上記重み係数の値が予め定められた値より小さい場合に、上記第１の予測値を上記予測値に設定し、上記重み係数の値が上記予め定められた値以上である場合に、上記第２の予測値を上記予測値に設定する予測値設定手段と、
を備えていることを特徴とするフィルタ係数符号化装置。
【請求項７】
対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、
参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、
上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、
上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを上記予測値に設定する予測値設定手段と、
を備えていることを特徴とするフィルタ係数符号化装置。
【請求項８】
請求項１から７の何れか１項に記載のフィルタ係数符号化装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、
ことを特徴とする動画像符号化装置。
【請求項９】
対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、
参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、
上記予測値生成手段は、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも０に近くなるように構成されている、
ことを特徴とするフィルタ係数復号装置。
【請求項１０】
上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備え、
上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の中央値となるように構成されている、
ことを特徴とする請求項９に記載のフィルタ係数復号装置。
【請求項１１】
上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備え、
上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の平均値となるように構成されている、
ことを特徴とする請求項９に記載のフィルタ係数復号装置。
【請求項１２】
当該フィルタ係数復号装置は、対象画像および参照画像を切り替えながら、順次、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を符号化するものであり、
過去の各対象フィルタのフィルタ係数と過去の各参照フィルタのフィルタ係数に共通の重み係数を乗じたものとの差の２乗和を最小化する共通の重み係数を、現在の参照フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数に設定する重み係数設定手段を更に備えている、
ことを特徴とする請求項９に記載のフィルタ係数復号装置。
【請求項１３】
上記予測値生成手段は、入力画像の中心画素に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出する、
ことを特徴とする請求項９から１２の何れか１項に記載のフィルタ係数復号装置。
【請求項１４】
対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、
参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、
上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、
上記重み係数の値が予め定められた値より小さい場合に、上記第１の予測値を上記予測値に設定し、上記重み係数の値が上記予め定められた値以上である場合に、上記第２の予測値を上記予測値に設定する予測値設定手段と、
を備えていることを特徴とするフィルタ係数復号装置。
【請求項１５】
対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、
参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、
上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、
上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを上記予測値に設定する予測値設定手段と、
を備えていることを特徴とするフィルタ係数復号装置。
【請求項１６】
請求項９から１５の何れか１項に記載のフィルタ係数復号装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、
ことを特徴とする動画像復号装置。
【請求項１７】
対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化することによって得られた符号化データのデータ構造であって、
当該符号化データを復号するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に乗ぜられる重み係数を指定する重み係数情報を含み、
周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さい、
ことを特徴とする符号化データのデータ構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画像を符号化し符号化データを生成する動画像符号化装置に関する。また、そのような動画像符号化装置を用いて生成された符号化データを復号する動画像復号装置に関する。また、本発明は、フィルタ係数を符号化するフィルタ係数符号化装置、および、符号化されたフィルタ係数を復号するフィルタ係数復号装置に関する。また、そのようなフィルタ係数符号化装置によって生成され、そのようなフィルタ係数復号装置によって参照される符号化データのデータ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
動画像を効率的に伝送または記録するために、動画像符号化装置が用いられている。具体的な動画像符号化方式としては、例えば、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４．ＡＶＣ、および、ＫＴＡソフトウェアに採用されている方式などが挙げられる。【０００３】
このような符号化方式において、動画像を構成する画像（ピクチャ）は、画像を分割することにより得られるスライス、スライスを分割することにより得られるマクロブロック、及び、マクロブロックを分割することより得られるサブブロックからなる階層構造により管理され、普通、マクロブロックごとに符号化される。【０００４】
予測符号化を採用する動画像符号化方式において符号化効率を上げるためには、原画像（符号化済みフレーム）を精度良く近似する参照画像を参照し、原画像（符号化対象フレーム）を精度良く近似する予測画像を生成することが重要である。このため、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４．ＡＶＣにおいては、（局所）復号画像に作用するデブロッキングフィルタを設け、ブロックノイズが低減された（局所）復号画像を参照して予測画像を生成する構成が採用されている。【０００５】
さらに、ＫＴＡソフトウェアでは、デブロッキングフィルタの後段にＡＬＦ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｌｏｏｐ  Ｆｉｌｔｅｒ）を設け、ＡＬＦ適用後の（局所）復号画像を参照して予測画像を生成する構成が採用されている（非特許文献１参照）。ＡＬＦのフィルタ係数は、復号画像上のフレームごと、もしくは、スライスごとに、ＡＬＦが適用された復号画像と原画像との誤差が最小となるように、適応的に決定される。【０００６】
また、ＫＴＡソフトウェアにおいては、ＡＬＦのフィルタ係数も予測符号化する構成が採用される。すなわち、符号化／復号化対象フレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群と、符号化／復号化済みフレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群から予測された予測フィルタ係数群との差を符号化し、動画像復号装置に提供する構成が採用される。ＫＴＡにおいては、予測フィルタ係数群として、符号化／復号化済みフレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群がそのまま用いられる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】ＩＴＵ−Ｔ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ  Ｓｅｃｔｏｒ  ＶＣＥＧ−ＡＩ１８、２００８（２００８年７月公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、符号化／復号化済みフレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群を予測フィルタ係数群とする従来の構成においては、予測符号化を行っても期待されるほど符号化効率が上がらない、あるいは、予測符号化を行うとかえって符号化効率が低下するという問題が生じていた。【０００９】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、符号化／復号化済みフレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群を予測フィルタ係数群とする従来の構成よりも符号化効率の高いフィルタ係数符号化装置、及び、これに対応するフィルタ係数復号装置を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
発明者は、周辺部のフィルタ係数（入力画像の周辺部の画素値に乗ぜられるフィルタ係数）は、中心部のフィルタ係数（入力画像の中心部の画素値に乗ぜられるフィルタ係数）と比べてフレーム間相関が小さいことを見出した。予測符号化を行っても期待されるほど符号化効率が上がらない、あるいは、予測符号化を行うとかえって符号化効率が低下するといった問題が生じるのは、フレーム間相関の低い周辺部のフィルタ係数についても、フレーム間相関の高い中心部のフィルタ係数と同様に予測符号化を行っていたからであると考えられる。本発明は、この知見に基づいてなされたものである。【００１１】
すなわち、本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、上記課題を解決するために、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数の予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも０に近くなるように構成されている、ことを特徴としている。【００１２】
上記の構成では、対象フィルタのフィルタ係数ｈの予測値を、参照フィルタのフィルタ係数ｈ’に重み係数ａを乗じることによって生成し、対象フィルタのフィルタ係数ｈと予測値ａｈ’との差ｈ−ａｈ’を符号化するようにしている。そして、フレーム間相関の低い周辺部の係数ｈ’に乗じる重み係数ａ（周辺部）を、フレーム間相関の高い周辺部の係数ｈ’に乗じる重み係数ａ（中心部）よりも０に近くなるようにしている。このため、フレーム間相関の低い周辺部のフィルタ係数ｈについて、｜ｈ−ａｈ’｜＜｜ｈ−ｈ’｜となって予測符号化の符号化効率が低下する事態を有効に回避することができる。【００１３】
また、本発明に係る他のフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、上記重み係数の値が予め定められた値より小さい場合に、上記第１の予測値を上記予測値に設定し、上記重み係数の値が上記予め定められた値以上である場合に、上記第２の予測値を上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えていることを特徴としている。【００１４】
上記の構成によれば、上記重み係数の値が、予め定められた値よりも小さい場合には、上記予測値として、上記重み係数を用いて算出された値を用い、上記重み係数の値が、予め定められた値以上である場合には、上記予測値として、上記参照フィルタのフィルタ係数そのものを用いることができるので、上記フィルタ係数残差を復号するために必要な計算量を削減することができるという効果を奏する。【００１５】
また、本発明に係る他のフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えていることを特徴としている。【００１６】
上記の構成によれば、上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを予測値として生成されたフィルタ係数の残差を符号化することができるので、フィルタ係数の残差の符号量をより少なくすることができるという効果を奏する。【００１７】
また、本発明に係る動画像符号化装置は、上記フィルタ係数符号化装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、ことを特徴としている。【００１８】
本発明に係る上記の動画像符号化装置によれば、上記フィルタ係数符号化装置と同様の効果を奏する。【００１９】
また、本発明に係るフィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも０に近くなるように構成されている、ことを特徴としている。【００２０】
上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置は、対象フィルタのフィルタ係数ｈの予測値を、参照フィルタのフィルタ係数ｈ’に重み係数ａを乗じることによって生成し、対象フィルタのフィルタ係数ｈと予測値ａｈ’との差ｈ−ａｈ’を符号化することができ、フレーム間相関の低い周辺部の係数ｈ’に乗じる重み係数ａ（周辺部）を、フレーム間相関の高い周辺部の係数ｈ’に乗じる重み係数ａ（中心部）よりも０に近くなるようにすることができる。このため、フレーム間相関の低い周辺部のフィルタ係数ｈについて、｜ｈ−ａｈ’｜＜｜ｈ−ｈ’｜となって予測符号化の符号化効率が低下する事態を有効に回避することができる。【００２１】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができる。【００２２】
また、本発明に係る他の上記フィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、上記重み係数の値が予め定められた値より小さい場合に、上記第１の予測値を上記予測値に設定し、上記重み係数の値が上記予め定められた値以上である場合に、上記第２の予測値を上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えていることを特徴としている。【００２３】
上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、上記重み係数の値が、予め定められた値よりも小さい場合には、上記予測値として、上記重み係数を用いて算出された値を用い、上記重み係数の値が、予め定められた値以上である場合には、上記予測値として、上記参照フィルタのフィルタ係数そのものを用いることができるので、上記フィルタ係数残差を復号するために必要な計算量を削減することができる。【００２４】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができるという効果を奏する。【００２５】
また、本発明に係る他の上記フィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えていることを特徴としている。【００２６】
上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを予測値として生成されたフィルタ係数の残差を符号化することができるので、フィルタ係数の残差の符号量をより少なくすることができる。【００２７】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができるという効果を奏する。【００２８】
また、本発明に係る動画像復号装置は、上記フィルタ係数復号装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、ことを特徴としている。【００２９】
本発明に係る上記の動画像復号装置によれば、上記フィルタ係数復号装置と同様の効果を奏する。【００３０】
また、本発明に係る符号化データのデータ構造は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化することによって得られた符号化データのデータ構造であって、当該符号化データを復号するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に乗ぜられる重み係数を指定する重み係数情報を含み、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さい、ことを特徴としている。【００３１】
本発明者は、一般に、周辺部のフィルタ係数は、中心部のフィルタ係数よりも、フレーム間の相関が小さくなる傾向があることを見出した。【００３２】
したがって、周辺部のフィルタ係数に乗ぜられる重み係数を、中心部のフィルタ係数に乗ぜられる重み係数よりも小さくすることによって、フィルタ係数の残差の符号量を少なくすることができる。【００３３】
上記の構成を有する符号化データは、そのような重み係数を含む符号量の少ない符号化データである。また、上記の構成を有する符号化データを復号するフィルタ係数復号装置は、上記重み係数情報を参照することによって、フィルタ係数残差の符号量の少ない上記符号化データを復号することができる。
【発明の効果】
【００３４】
以上のように、本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成されている、ことを特徴としている。【００３５】
上記のように構成されたフィルタ係数符号化装置によれば、符号化／復号化済みフレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群を予測フィルタ係数群とする従来の構成よりも符号化効率の高いフィルタ係数符号化装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】第１の実施形態に係る動画像復号装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る動画像復号装置が備える適応フィルタの構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る動画像復号装置が備える適応フィルタを説明するためのものであって、フィルタ参照領域に含まれる各画素と、各画素に対応するフィルタ係数とを示す図である。
【図４】第１の実施形態に係る動画像復号装置における適応フィルタが備えるフィルタ係数予測部の構成を示すブロック図である。
【図５】第１の実施形態に係るフィルタ係数予測部が備える重み係数算出部を説明するためのものであって、複数のグループに分割されたフィルタ参照領域を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係るフィルタ係数予測部が備える予測フィルタ係数導出部が算出した予測フィルタ係数を、フィルタ参照領域と共に示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第１の実施形態に係る動画像符号化装置が備える適応フィルタの構成を示すブロック図である。
【図９】第１の実施形態に係る動画像符号化装置における適応フィルタが備えるフィルタ係数予測部の構成を示すブロック図である。
【図１０】第１の実施形態に係るフィルタ係数予測部を説明するためのものであって、フィルタ参照領域を構成する各グループに対応する重み係数を、最小二乗法によって予め算出した結果を示すグラフである。
【図１１】第１の実施形態に係る動画像符号化装置が生成する符号化データを説明するための図であって、（ａ）は、符号化データのスライスごとのビットストリームの構成を示しており、（ｂ）は、符号化データに含まれるフィルタパラメータ情報の構成を示している。
【図１２】第２の実施形態に係る動画像復号装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】第２の実施形態に係る動画像復号装置が備える適応フィルタの構成を示すブロック図である。
【図１４】第２の実施形態に係る動画像復号装置における適応フィルタが備えるフィルタ係数予測部の構成を示すブロック図である。
【図１５】第２の実施形態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】第２の実施形態に係る動画像符号化装置が備える適応フィルタの構成を示す図であって、（ａ）は、適応フィルタの第１の構成例を示しており、（ｂ）は、適応フィルタの第２の構成例を示している。
【図１７】第２の実施形態に係る動画像符号化装置における適応フィルタ２００が備えるフィルタ係数予測部の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
〔実施形態１〕
（動画像復号装置１）
以下では、本実施形態に係る動画像復号装置１について図１〜図６を参照して説明する。動画像復号装置１は、その一部に、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４  ＡＶＣ、および、ＫＴＡソフトウェアに採用されている技術を含む復号装置である。
【００３８】
図１は、動画像復号装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、動画像復号装置１は、可変長符号復号部１３、動きベクトル復元部１４、バッファメモリ１５、インター予測画像生成部１６、イントラ予測画像生成部１７、予測方式決定部１８、逆量子化・逆変換部１９、加算器２０、デブロッキングフィルタ５０、および、適応フィルタ１００を備えている。
【００３９】
動画像復号装置１は、符号化データ＃１を復号することによって復号画像＃２を生成し、出力する。動画像復号装置１による復号画像＃２の生成は、フレームを構成するマクロブロック単位、または、サブブロック単位で行われる。
【００４０】
可変長符号復号部１３は、符号化データ＃１を可変長復号し、差分動きベクトル＃１３ａ、サイド情報＃１３ｂ、量子化予測残差データ＃１３ｃ、フィルタ係数残差＃１３ｄ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅを出力する。
【００４１】
ここで、サイド情報＃１３ｂには、予測モード、動きベクトル、参照画像インデクス、量子化パラメータなどが含まれる。
【００４２】
また、フィルタパラメータ情報＃１３ｅには、フィルタリングの参照画素数を示すパラメータ（タップ数）、および、フィルタリングのオン／オフを指定するパラメータに関する情報が含まれる。また、フィルタパラメータ情報＃１３ｅには、後述するように、フィルタ係数の予測に用いられる重み係数が含まれていてもよい。
【００４３】
動きベクトル復元部１４は、差分動きベクトル＃１３ａ、および、すでに復号され、バッファメモリ１５に格納された動きベクトル＃１５ａから、対象サブブロックに対する動きベクトル＃１４を復号する。
【００４４】
バッファメモリ１５には、適応フィルタ１００から出力される出力画像データ＃１００、動きベクトル＃１４、および、サイド情報＃１３ｂが格納される。
【００４５】
インター予測画像生成部１６は、動きベクトル復元部１４によって復号され、バッファメモリ１５を経由した動きベクトル＃１５ｃ、および、バッファメモリ１５に格納された参照画像＃１５ｄに基づいて、インター予測画像＃１６を生成する。ここで、インター予測画像＃１６の生成は、例えば、マクロブロック単位、または、サブブロック単位で行われる。なお、動きベクトル＃１５ｃは、動きベクトル＃１４と同一の動きベクトルであってもよい。また、参照画像＃１５ｄは、後述する適用フィルタ１００から出力される出力画像データ＃１００に対応している。
【００４６】
イントラ予測画像生成部１７は、バッファメモリ１５に格納された局所復号画像＃１５ｂから、イントラ予測画像＃１７を生成する。より具体的には、イントラ予測画像生成部１７は、イントラ予測画像＃１７の予測対象マクロブロック上の画像を、当該予測対象マクロブロックと同じフレーム内の局所復号画像＃１５ｂを用いて生成する。
【００４７】
予測方式決定部１８は、サイド情報＃１３ｂに含まれる予測モード情報に基づいて、イントラ予測画像＃１７、または、インター予測画像＃１６のうち、何れか一方を選択し、予測画像＃１８として出力する。
【００４８】
逆量子化・逆変換部１９には、量子化予測残差データ＃１３ｃが、サブブロック単位で供給される。
【００４９】
逆量子化・逆変換部１９は、量子化予測残差データ＃１３ｃを逆量子化することによって、周波数成分へ変換し、さらに、当該周波数成分に対して逆ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換を施すことによって、予測残差＃１９を生成し、出力する。
【００５０】
加算器２０は、予測残差＃１９と予測画像＃１８とを加算することによって復号画像＃２を生成し、出力する。また、出力された復号画像＃２は、デブロッキングフィルタ５０に対しても供給される。
【００５１】
デブロッキングフィルタ５０は、復号画像＃２に対して、ブロック境界またはマクロブロック境界におけるブロック歪を低減するためのデブロッキング処理を施す。デブロッキング処理が施された画像データは、デブロック画像＃５０として出力される。
【００５２】
適応フィルタ１００は、符号化データ＃１から復号されたフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいてフィルタ係数を算出し、デブロック画像＃５０に対して当該フィルタ係数を用いたフィルタリングを行うことによって出力画像データ＃１００を生成する。出力画像データ＃１００は、バッファメモリ１５に対して供給される。なお、適応フィルタ１００におけるフィルタリング処理は、符号化データ＃１から復号されたサイド情報＃１３ｂ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに含まれるパラメータに基づいて行われる。
【００５３】
以下では、図２を参照して、適応フィルタ１００の構成について説明する。
【００５４】
（適応フィルタ１００）
図２は、適応フィルタ１００の構成を示すブロック図である。図２に示すように、適応フィルタ１００は、フィルタ処理部１１０、フィルタ係数予測部１４０、および、加算器１０１を備えている。
【００５５】
加算器１０１は、符号化データ＃１から復号されたフィルタ係数残差＃１３ｄとフィルタ係数予測部１４０より出力された予測フィルタ係数＃１４０とを加算することによって、フィルタ係数＃１０１を生成し、出力する。
【００５６】
（フィルタ処理部１１０）
フィルタ処理部１１０は、サイド情報＃１３ｂ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに基づき、デブロック画像＃５０に対して、上記フィルタ係数＃１０１を用いたフィルタリングを施すことによって出力画像データ＃１００を生成し、出力する。
【００５７】
より具体的には、フィルタ処理部１１０は、例えば、デブロック画像＃５０の各画素値であって、フィルタパラメータ情報＃１３ｅによって指定されるフィルタ参照領域に含まれる各画素値の、フィルタ係数＃１０１に基づいた加重線形和を取り、さらにフィルタ係数＃１０１に基づいたオフセットを加算することによって、出力画像データ＃１００の各画素値を算出し、出力する。具体的には、フィルタ処理部１１０は、出力画像データ＃１００の座標（ｘ’、ｙ’）における画素値Ｓ０（ｘ’、ｙ’）を式（１）によって表される加重線形和によって算出する。
【００５８】
【数１】
2011105231.tif 000003
【００５９】
ここで、ＳＩ（ｘ、ｙ）は、デブロック画像＃５０の座標（ｘ、ｙ）における画素値を表しており、ｈ（ｉ、ｊ）は、画素値ＳＩ（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）に乗ぜられるフィルタ係数を表している。また、ｏはオフセット値を示す。なお、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）は、フィルタ係数＃１０１に対応している。また、Ｒは、上記加重線形和の対象となる相対座標のセットであるフィルタ参照領域を表している。上述のように、フィルタ参照領域Ｒは、例えば、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに基づいて決定される。また、座標（ｘ’、ｙ’）と座標（ｘ、ｙ）とは同一の座標であってもよいし、異なった座標であってもよい。
【００６０】
上記式（１）を用いて算出された画素値Ｓ０（ｘ’、ｙ’）から構成される出力画像データ＃１００は、バッファメモリ１５に対して供給される。
【００６１】
なお、フィルタ処理部１１０におけるフィルタリング処理は、フィルタ参照領域Ｒを、一般に、Ｍ×Ｎタップとすると、フィルタ係数ｈ（ｉ，ｊ）を各成分とするＭ×Ｎ行列であるフィルタ係数行列Ｈ
【００６２】
【数２】
2011105231.tif 000004
【００６３】
を用いて特徴付けることができる。ここで、ｈijは、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）に対応している（以下同様）。
【００６４】
また、図３は、フィルタ参照領域Ｒが、Ｍ×Ｎタップである場合の、フィルタ参照領域Ｒに含まれる各画素と、各画素に対応するフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）を示す図である。図３に示すように、Ｍ×Ｎタップのフィルタ参照領域Ｒにおける各画素に対して、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）が割り当てられている。
【００６５】
（フィルタ係数予測部１４０）
フィルタ係数予測部１４０は、フィルタ係数＃１０１のうち、復号済みのフレームにおいてすでに復号されたフィルタ係数、もしくは復号中のフレームにおいてすでに復号されたフィルタ係数に基づいて、予測フィルタ係数＃１４０を算出する。予測フィルタ係数＃１４０は加算器１０１に対して出力される。
【００６６】
以下では、図４を参照してフィルタ係数予測部１４０の構成について説明する。
【００６７】
図４は、フィルタ係数予測部１４０の構成を示すブロック図である。図４に示すように、フィルタ係数予測部１４０は、フィルタ係数格納部１４１、重み係数算出部１４２、および、予測フィルタ係数導出部１４３を備えている。
【００６８】
フィルタ係数格納部１４１には、加算器１０１から出力されたフィルタ係数＃１０１が格納される。また、フィルタ係数格納部１４１には、復号済みフィルタ係数であるフィルタ係数＃１４１を重み係数算出部１４２に対して供給される。以下、復号済みフィルタ係数＃１４１のうち復号済みのフレームにおいてすでに復号されたフィルタ係数をフィルタ係数＃１４１ａ、復号済みフィルタ係数＃１４１のうち復号中のフレームにおいてすでに復号されたフィルタ係数をフィルタ係数＃１４１ｂと表記する。ここで、フィルタ係数＃１４１を成分とするフィルタ係数行列Ｈ’は、以下の式（３）によって表すことができる。
【００６９】
【数３】
2011105231.tif 000005
【００７０】
ここで、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）は、フィルタ係数＃１４１に対応している。
【００７１】
重み係数算出部１４２は、フィルタ係数行列Ｈ’の各成分ｈ’（ｉ、ｊ）に乗じる重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出する。より具体的には、重み係数算出部１４２は、フィルタ参照領域Ｒを複数のサブ領域に分割し、各サブ領域ごとに、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出する。算出された重み係数＃１４２は、予測フィルタ係数導出部１４３に出力される。重み係数ａ（ｉ、ｊ）を各成分にもつ重み係数行列Ａは、フィルタ参照領域ＲがＭ×Ｎタップである場合に、以下の式（４）によって表すことができる。
【００７２】
【数４】
2011105231.tif 000006
【００７３】
重み係数算出部１４２による重み係数ａ（ｉ、ｊ）の算出処理の具体例については、後述するためここでは説明を省略する。
【００７４】
予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ係数格納部１４１に格納されているフィルタ係数のうち、復号済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）と、重み係数算出部１４２によって算出された重み係数ａ（ｉ、ｊ）とに基づいて、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を導出する。
【００７５】
予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を成分とする予測フィルタ係数行列Ｐは、例えば、以下の式（５）によって表すことができる。
【００７６】
【数５】
2011105231.tif 000007
【００７７】
式（５）に示すように、予測フィルタ係数導出部１４３は、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を、重み係数ａ（ｉ、ｊ）とフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）との積をとることによって導出する。
【００７８】
なお、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のうち、フィルタ参照領域Ｒの中心画素に対応する予測フィルタ係数については、フィルタ参照領域Ｒの中心以外の画素に対する、すでに復号されたフィルタ係数＃１４１ｂの値に基づいて導出するような構成としてもよい。
【００７９】
例えば、予測フィルタ係数導出部１４３は、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のうち、フィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを、以下の式（６）を用いて導出するような構成としてもよい。
【００８０】
【数６】
2011105231.tif 000008
【００８１】
ここで、ｉ、ｊに関する和は、フィルタ参照領域Ｒのうち、中心画素を除く領域Ｒ’に対する和である。
【００８２】
式（６）を用いて予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを算出することによって、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）の総和が１に近いという傾向を利用して、予測フィルタ係数の予測精度を効果的に向上させることができる。なお、量子化されたフィルタ係数を用いる場合には、１からの差をとるのではなく、量子化係数に応じた値とすればよい。例えば、１／２５６をステップとして量子化されたフィルタ係数は２５６倍されているので、２５６からの差分をとるような構成とすればよい。
【００８３】
換言すれば、量子化されたフィルタ係数を用いる場合には、１からの差をとるのではなく、量子化ステップに応じた値からの差をとることによって、中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを導出する構成とすればよい。一般に、１／Ｎstep（Ｎstep＝２n、ｎは自然数）を量子化ステップとして量子化されたフィルタ係数は、量子化前のフィルタ係数をＮstep倍したものであるので、Ｎstepからの差をとることによって、中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを導出する構成とすることができる。このような構成によって、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。
【００８４】
また、一般に、量子化前のフィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。従って、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において、式（６）と同様の式を用いて予測フィルタ係数を生成することによって、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１は、上記のような構成をとることによって、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量の少ない符号化データ＃１を復号することができる。
【００８５】
予測フィルタ係数導出部１４３によって導出された予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）は、予測フィルタ係数＃１４０として、加算器１０１に対して供給される。
【００８６】
以上のような各部を有する動画像復号装置１において、可変長復号部１３、加算器１０１、および、フィルタ係数予測部１４０は、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいて、フィルタ係数＃１０１を復号するフィルタ係数復号装置として捉えることができる。したがって、本実施形態に係る動画像復号装置１は、そのようなフィルタ係数復号装置を備え、デブロック画像＃５０に対して、フィルタ係数＃１０１を用いたフィルタリングを行う動画像復号装置であると表現することもできる。
【００８７】
（予測フィルタ係数の算出処理の具体例）
以下では、フィルタ係数予測部１４０による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理の具体例について、図５〜図６を参照して説明する。
【００８８】
フィルタ係数予測部１４０は、符号化データ＃１の構成に応じて、以下の（具体例１−１）〜（具体例１−５）に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行う。
【００８９】
（具体例１−１）
以下では、フィルタ係数予測部１４０による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理の第１の例について説明する。
【００９０】
本例における算出処理は、例えば、後述する（構成例１−１）のように構成されている符号化データ＃１を復号する場合に、好適に適用することができる。
【００９１】
重み係数算出部１４２は、まず、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの中心から周辺部に向かって、複数のグループ（サブ領域）に分割する。
【００９２】
図５は、フィルタ参照領域Ｒが９×９タップの場合に、重み係数算出部１４２によって分割されたフィルタ参照領域Ｒを構成する各グループの配置の例を示す図である。図５に示すように、重み係数算出部１４２は、例えば、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの中心から周辺部に向かって、グループ５、グループ４、グループ３、グループ２、グループ１に分割する。
【００９３】
図５に示すように、グループ５は、フィルタ参照領域Ｒの中心の画素（以下、画素Ｐｃと呼ぶ）から構成されている。また、グループ４は、画素Ｐｃを中心とする３×３タップの領域の外縁に内接する画素から構成され、グループ３は、画素Ｐｃを中心とする５×５タップの領域の外縁に内接する画素から構成され、グループ２は、画素Ｐｃを中心とする７×７タップの領域の外縁に内接する画素から構成され、グループ１は、画素Ｐｃを中心とする９×９タップの領域の外縁に内接する画素から構成されている。
【００９４】
続いて、重み係数算出部１４２は、各グループに対する重み係数ａ（ｉ、ｊ）を、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに含まれる重み係数の値に設定する。
【００９５】
例えば、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに含まれる重み係数のうち、グループ１に対する重み係数ａ＿ｇｒ１が１／４であり、グループ２に対する重み係数ａ＿ｇｒ２が１／２であり、グループ３に対する重み係数ａ＿ｇｒ３が５／８であり、グループ４に対する重み係数ａ＿ｇｒ４が３／４であり、グループ５に対する重み係数ａ＿ｇｒ５が１であるような場合には、フィルタ係数予測部１４２は、Ｍ＝Ｎ＝９とおいた式（４）に表された各重み係数ａ（ｉ、ｊ）のうち、グループ１に対する重み係数を１／４に設定し、グループ２に対する重み係数を１／２に設定し、グループ３に対する重み係数を５／８に設定し、グループ４に対する重み係数を３／４に設定し、グループ５に対する重み係数を１に設定する。
【００９６】
重み係数算出部１４２は、このようにして設定された各グループに対する重み係数を重み係数＃１４２として予測フィルタ係数導出部１４３に対して出力し、予測フィルタ係数導出部１４３は、重み係数＃１４２を用いて、予測フィルタ係数＃１４０を導出する。なお、上記のように、各重み係数を１／８の倍数とする場合、重み係数算出部１４２は、グループ毎に、２、４、５、６、８を掛けて、丸め用の４を加算し３ビット右シフトするような整数演算を用いて上記重み係数＃１４２を計算するような構成とすればよい。
【００９７】
なお、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに含まれる重み係数の値は上記の例に限定されるものではないが、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を低減するように算出された値であることが好ましい。本例においては、このように、符号量の少ないフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいて、予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。
【００９８】
また、予測フィルタ係数導出部１４３は、式（６）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数を導出するような構成としてもよい。そのような構成とすることにより、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに、中心画素に対する重み係数が含まれていない場合であっても、予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。したがって、式（６）を用いることによって、より符号量の少ない符号化データ＃１に基づいて、予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。また、動画像復号装置１は、式（６）を用いることによって、上述のように、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）の総和が１に近いという傾向を利用して、予測フィルタ係数の予測精度を効果的に向上させることができるので、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量の少ない符号化データ＃１を復号することができる。
【００９９】
また、上記の説明では、重み係数算出部１４２は、各グループに対する重み係数ａ（ｉ、ｊ）を、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに含まれる重み係数の値に設定するとしたが、本発明は、これに限定されるものではない。
【０１００】
例えば、重み係数算出部１４２は、各グループに対する重み係数ａ（ｉ、ｊ）を、予めメモリに記録された重み係数の値に設定するような構成としてもよい。そのような構成とすることにより、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに、重み係数の値が含まれていない場合であっても、予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。なお、上記予めメモリに記録された重み係数の値は、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において用いられた重み係数の値と同じ値であることが好ましい。
【０１０１】
なお、上記の説明では、フィルタ参照領域Ｒが９×９タップである場合を例に挙げ説明を行ったが、本発明は、これに限定されるものではなく、一般に、フィルタ参照領域Ｒが、Ｍ×Ｎタップの場合に対して適用することができる。
【０１０２】
また、重み係数算出部１４２によるフィルタ参照領域Ｒの分割の方法は、上記の例に限定されるものではなく、フィルタ係数の特性などに応じて、最適な分割方法を採用すればよい。例えば、フィルタ係数毎に重み係数を分割することも好適である。
【０１０３】
フィルタ係数予測部１４０は、以上のように、フィルタ参照領域Ｒを複数のサブ領域に分割し、それぞれのサブ領域に対して設定された重み係数を用いて予測フィルタ係数＃１４０を導出することができるので、動画像復号装置１は、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量の少ない符号化データ＃１に基づいて、復号画像＃２を生成することができる。
【０１０４】
（具体例１−２）
以下では、フィルタ係数予測部１４０による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理の第２の例について説明する。
【０１０５】
本例における算出処理は、例えば、後述する（構成例１−２）のように構成されている符号化データ＃１を復号する場合に、好適に適用することができる。
【０１０６】
重み係数算出部１４２は、（具体例１−１）と同様に、まず、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの中心から周辺部に向かって、複数のグループに分割する。
【０１０７】
フィルタ参照領域Ｒが９×９タップである場合の、重み係数算出部１４２によるフィルタ参照領域Ｒの分割例は、図５に示したとおりである。
【０１０８】
続いて、重み係数算出部１４２は、フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧ（Ｇ＝１〜Ｎｇ、Ｎｇはフィルタ参照領域Ｒを構成するグループの総数、以下同様）を、当該フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対応する領域であって、すでに復号済みのフィルタ係数を用いて算出された重み係数を用いて算出する。
【０１０９】
例えば、重み係数算出部１４２は、まず、上記復号済みのフレーム上の領域であって、上記グループＧの領域に対する重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）を、すでに復号されたフィルタ係数を用いて算出する。ここで、ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）におけるインデックスｓは、予測対象フレームから数えて、ｓフレーム前のフレームであることを示している。以下では、予測対象フレームから数えて、ｓフレーム前のフレームをフレームｓと表記する。
【０１１０】
具体的には、重み係数算出部１４２は、フレームｓに対する重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）を、フレームｓに対するフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｓ）の予測値を算出するために参照されたフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｓ＿ｐｒｅｖ）と、フレームｓに対するフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｓ）とを用いて、以下の式（７）によって、算出する。
【０１１１】
【数７】
2011105231.tif 000009
【０１１２】
ここで、ｉ、ｊに関する和は、フィルタ参照領域Ｒのうち、グループＧに対応する参照領域Ｇに対する和である。
【０１１３】
続いて、重み係数算出部１４２は、重み係数ａ＿ｇｒＧを、算出した重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）の代表値を用いて算出する。ここで、当該代表値としては、例えば、複数のフレームについて算出した重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）の中央値を用いることができる。
本例においては、重み係数算出部１４２は、重み係数ａ＿ｇｒＧを、以下の式（８）によって算出する。
ａ＿ｇｒＧ＝ｍｅｄｉａｎ（ａ＿ｇｒＧ’（１）、ａ＿ｇｒＧ’（２）、・・・、ａ＿ｇｒＧ’（Ｆ））      （８）
ここで、ｍｅｄｉａｎ（…）は、括弧内の値の中央値をとることを表している。
【０１１４】
すなわち、重み係数算出部１４２は、予測対象フレームから数えて１フレーム前からＦフレーム前までのフレームの各々に対して算出された重み係数であって、グループＧに対する重み係数ａ＿ｇｒＧ’（１）〜ａ＿ｇｒＧ’（Ｆ）の中央値を、重み係数ａ＿ｇｒＧに設定する。なお、Ｆの具体的な値は、予め定められている値を用いてもよいし、例えば、フィルタ参照領域Ｒのフレーム内の位置などに応じて異なった値を用いてもよい。
【０１１５】
また、重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）として、フレームｓに対するフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｓ）の予測に用いた重み係数をそのまま用いるような構成としてもよい。
【０１１６】
重み係数算出部１４２は、このようにして設定された各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧを重み係数＃１４２として、予測フィルタ係数導出部１４３に対して出力し、予測フィルタ係数導出部１４３は、重み係数＃１４２を用いて、予測フィルタ係数＃１４０を導出する。
【０１１７】
一般に、フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対する重み係数には、フレーム間の相関がある。すなわち、復号済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数は、予測対象フレームに対する予測フィルタ係数の導出に対しても適切な値であるという傾向がある。したがって、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において、式（８）と同様の式を用いて予測フィルタ係数を生成することによって、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１におけるフィルタ係数予測部１４０は、本例の動作を行うことによって、そのように生成された符号量の少ないフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいて、予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。
【０１１８】
また、本例においては、復号済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数の中央値を用いているため、各領域において、他のフレームに対する重み係数と大きく異なるような重み係数が存在するような場合であっても、そのような重み係数の影響をほとんど受けることのない予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。
【０１１９】
また、予測フィルタ係数導出部１４３は、式（６）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数を導出するような構成としてもよい。
【０１２０】
なお、重み係数算出部１４２による上記の動作は、例えば、重み係数算出部１４２が、復号済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数を格納しておくメモリを備えることによって可能となる。
【０１２１】
（具体例１−３）
以下では、フィルタ係数予測部１４０による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理の第３の例について説明する。
【０１２２】
本例における算出処理は、例えば、後述する（構成例１−３）のように構成されている符号化データ＃１を復号する場合に、好適に適用することができる。
【０１２３】
本例においては、重み係数算出部１４２は、上述した（具体例１−２）における代表値として、平均値を用いることによって、フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対する重み係数を算出する。
【０１２４】
すなわち、本例においては、重み係数算出部１４２は、重み係数ａ＿ｇｒＧを、式（８）に代えて、以下の式（９）によって算出する。重み係数算出部１４２の他の動作は、具体例１−２で説明した動作と同様である。
【０１２５】
【数８】
2011105231.tif 000010
【０１２６】
ここで、ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）におけるインデックスｓは、（具体例１−２）と同様に、予測対象フレームから数えて、ｓフレーム前のフレームを示している。
【０１２７】
すなわち、重み係数算出部１４２は、予測対象フレームから数えて１フレーム前からＦフレーム前までのフレームの各々に対して算出された重み係数であって、グループＧに対する重み係数ａ＿ｇｒＧ’（１）〜ａ＿ｇｒＧ’（Ｆ）の平均値を、重み係数ａ＿ｇｒＧに設定する。
【０１２８】
具体例１−２で述べたように、フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対する重み係数には、フレーム間の相関がある。すなわち、復号済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数は、予測対象フレームに対する予測フィルタ係数の導出に対しても適切な値であるという傾向がある。したがって、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において、式（９）と同様の式を用いて予測フィルタ係数を生成することによって、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１におけるフィルタ係数予測部１４０は、本例の動作を行うことによって、そのように生成された符号量の少ないフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいて、予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。
【０１２９】
また、本例においては、復号済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数の平均値を用いているため、各領域における重み係数の値のばらつきが大きいような場合であっても、適切な予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。
【０１３０】
なお、重み係数算出部１４２による上記の動作は、例えば、重み係数算出部１４２が、復号済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数を格納しておくメモリを備えることによって可能となる。
【０１３１】
また、（具体例１−２），および、（具体例１−３）においては、代表値として中央値、および、平均値を用いる構成について説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、代表値として、重み係数のセットから最大値および最小値を除いた後に平均をとることによって得られる値や、重み付きの平均値、すなわち、重み係数の加重平均を用いても良い。
【０１３２】
（具体例１−４）
以下では、フィルタ係数予測部１４０による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理の第４の例について説明する。
【０１３３】
本例における算出処理は、例えば、後述する（構成例１−４）のように構成されている符号化データ＃１を復号する場合に、好適に適用することができる。
【０１３４】
重み係数算出部１４２は、（具体例１−１）と同様に、まず、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの中心から周辺部に向かって、複数のグループに分割する。
【０１３５】
フィルタ参照領域Ｒが９×９タップである場合の、重み係数算出部１４２によるフィルタ参照領域Ｒの分割例は、図５に示したとおりである。
【０１３６】
続いて、重み係数算出部１４２は、最小二乗法によって、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出する。
【０１３７】
具体的には、重み係数算出部１４２は、以下の式（１０）によって表される二乗誤差Ｅ１を最小にするように、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出する。
【０１３８】
【数９】
2011105231.tif 000011
【０１３９】
ここで、変数ｔは、各フレームに対応付けられたフレーム番号を表している。すなわち、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｔ）は、フレーム番号がｔであるフレームのフィルタリングに用いられるフィルタ係数を表している。また、ｏはオフセットを表している。
【０１４０】
また、ｈ（ｉ、ｊ）（ｔ＿ｐｒｅｖ）は、復号済みのフィルタ係数であって、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｔ）に対応する予測フィルタ係数の算出のために参照されるフィルタ係数を表している。
【０１４１】
また、式（１０）におけるｔに関する和Σは、複数の復号済みフレームのフレーム番号に関する和を表している。例えば、予測対象フレームのフレーム番号がＴであり、フレーム番号がＴ未満であるフレームが、復号済みであるとすると、重み係数算出部１４２は、例えば、式（１０）において、ｔ＝０〜Ｔ−１に関する和をとった二乗誤差Ｅ１を最小にするように、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出するような構成とすることができる。
【０１４２】
また、重み係数算出部１４２は、所定の枚数の復号済みフレームに関する和をとった二乗誤差Ｅ１を最小にするように、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出してもよい。例えば、上記所定の枚数を３枚とすると、重み係数算出部１４２は、式（１０）において、ｔ＝Ｔ−３〜Ｔ−１に関する和をとった二乗誤差Ｅ１を最小にするように、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出してもよい。
【０１４３】
また、重み係数算出部１４２は、復号済みの画面内符号化フレーム（イントラフレーム）のうち、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレームから現在のフレームまでの和をとった二乗誤差Ｅ１を最小にするように、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出してもよい。例えば、復号済みのイントラフレームのうち、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレームのフレーム番号をＴＩとすると、重み係数算出部１４２は、式（１０）において、ｔ＝ＴＩ〜Ｔ−１に関する和をとった二乗誤差Ｅ１を最小にするように、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出してもよい。なお、上記ＴＩに替えて、バッファメモリのリフレッシュを行ったフレームを起点として用いても良い。
【０１４４】
また、重み係数算出部１４２は、二乗誤差Ｅ１を、式（１０）に示すｔに関する和をとることなく、算出するような構成としてもよい。すなわち、重み係数算出部１４２は、式（１０）における和をとらずに、ｔ＝Ｔ−１とすることによって得られる二乗誤差を最小とするように、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出してもよい。
【０１４５】
続いて、重み係数算出部１４２は、最小二乗法を用いて算出された重み係数ａ（ｉ、ｊ）を、フィルタ参照領域を構成するグループ毎に平均することによって、各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧを算出し、重み係数＃１４２として予測フィルタ係数導出部１４３に出力する。
【０１４６】
予測フィルタ係数導出部１４３は、重み係数＃１４２を用いて、予測フィルタ係数＃１４０を導出する。
【０１４７】
符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置においても、式（１０）と同様の式を用いた最小二乗法に基づいて予測フィルタ係数を算出することによって、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１におけるフィルタ係数予測部１４０は、本例の動作を行うことによって、そのように生成された符号量の少ないフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいて、予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。
【０１４８】
なお、重み係数算出部１４２は、最小二乗法を用いて算出された重み係数ａ（ｉ、ｊ）の、フィルタ参照領域を構成するグループ毎に中央値をとることによって、各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧを算出するような構成としてもよい。
【０１４９】
また、重み係数算出部１４２は、上述のように、平均値や中央値をとることなく、グループ毎に直接的に最小二乗法を適用するような構成としてもよい。
【０１５０】
具体的には、重み係数算出部１４２は、以下の式（１１）によって表される二乗誤差Ｅ２を最小にするように、グループＧの重み係数ａ＿ｇｒＧを算出するような構成としてもよい。
【０１５１】
【数１０】
2011105231.tif 000012
【０１５２】
ここで、ｉ、ｊに関する和は、フィルタ参照領域Ｒのうち、グループＧに対応する参照領域Ｇに対する和を表している。また、ｏはオフセットを表している。
【０１５３】
このような構成とすることによって、予測精度のより高い重み係数を算出することができる。
【０１５４】
また、予測フィルタ係数導出部１４３は、式（６）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数を導出するような構成としてもよい。
【０１５５】
（具体例１−５）
以下では、フィルタ係数予測部１４０による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理の第５の例について説明する。
【０１５６】
本例における算出処理は、例えば、後述する（構成例１−５）のように構成されている符号化データ＃１を復号する場合に、好適に適用することができる。
【０１５７】
本例においては、重み係数算出部１４２は、まず、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの周辺部である第１のサブ領域と、第１のサブ領域以外の領域である第２のサブ領域とに分割する。ここで、フィルタ参照領域Ｒの周辺部とは、フィルタ参照領域Ｒ内の領域であって、フィルタ参照領域Ｒの外縁に接するか、または、フィルタ参照領域Ｒの外縁の近傍の領域である（以下同様）。
【０１５８】
続いて、重み係数算出部１４２は、第１のサブ領域に対する重み係数の値を０に設定し、第２のサブ領域に対する重み係数の値を１に設定する。また、第２のサブ領域に対する重み係数の値は１に限らず、具体例１−１から１−４に記載のいずれかの手法により算出された重み係数を用いても良い。
【０１５９】
このようにして重み係数算出部１４２によって算出された重み係数ａ（ｉ、ｊ）から構成される重み係数行列Ａ１を以下の式（１２）に示す。
【０１６０】
【数１１】
2011105231.tif 000013
【０１６１】
ここで、上記重み係数行列Ａ１における値が０である成分は、第１のサブ領域に対する重み係数を示しており、値が１である成分は、第２のサブ領域に対する重み係数を表している。
【０１６２】
上記式（１２）のような重み係数行列Ａ１を用いることによって、予測フィルタ係数導出部１４３が算出する予測フィルタ係数行列Ｐの各成分は、第１グループに対応する各画素に対して０となり、第２グループに対応する各画素に対しては、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）そのままの値となる。
【０１６３】
図６は、Ｍ×Ｎタップのフィルタ参照領域Ｒの各画素に対応する、予測フィルタ係数Ｐの各成分を示す図である。
【０１６４】
図６に示すように、フィルタ参照領域Ｒの周辺部の各画素に対応する予測フィルタ係数（すなわち上記第１グループに対応する予測フィルタ係数）の値は０であり、フィルタ参照領域Ｒの周辺部以外の各画素に対応する予測フィルタ係数（すなわち上記第２グループに対応する予測フィルタ係数）の値は、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）そのままの値である。
【０１６５】
一般に、フィルタ参照領域Ｒの周辺部の各画素に対応するフィルタ係数は、０に近い値になる傾向がある。このような場合、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において、フィルタ参照領域Ｒの周辺部に対する重み係数を０として予測フィルタ係数を生成することによって、予測フィルタ係数算出に関わる演算量を削減することができ、また、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１におけるフィルタ係数予測部１４０は、本例の動作を行うことによって、そのように生成された符号量の少ないフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいて、予測フィルタ係数＃１４０を導出することができる。
【０１６６】
なお、本例における予測フィルタ係数導出部１４３は、式（６）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数を導出するような構成としてもよい。
【０１６７】
（動画像符号化装置２）
本実施形態に係る動画像符号化装置２の構成について図７〜図１１を参照して説明する。動画像符号化装置２は、その一部に、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４  ＡＶＣ、および、ＫＴＡソフトウェアに採用されている技術を含む復号装置である。
【０１６８】
図７は、動画像符号化装置２の構成を示すブロック図である。図７に示すように、動画像符号化装置２は、変換・量子化部２１、可変長符号化部２２、逆量子化・逆変換部２３、バッファメモリ２４、イントラ予測画像生成部２５、インター予測画像生成部２６、予測方式制御部２８、動きベクトル冗長性削減部２９、加算器３１、減算器３２、デブロッキングフィルタ５０、および、適応フィルタ１００’を備えている。
【０１６９】
動画像符号化装置２には、マクロブロックに分割された入力画像＃１０が入力される。
【０１７０】
動画像符号化装置２は、入力画像＃１０の符号化処理を行い、符号化データ＃１を出力する。
【０１７１】
変換・量子化部２１は、マクロブロックに分割された入力画像＃１０と、後述する予測方式制御部２８から出力される予測画像＃２８ａとの差分画像＃３２を、ＤＣＴ変換により、周波数成分へ変換した後、当該周波数成分の量子化を行い、量子化予測残差データ＃２１を生成する。ここで、上記量子化とは、上記周波数成分を整数値に対応付ける演算のことである。また、上記ＤＣＴ変換、および、量子化は、マクロブロックを分割したブロック単位で行われる。以下では、処理の対象となるマクロブロックを「対象マクロブロック」と呼び、処理の対象となるブロックを「対象ブロック」と呼ぶ。
【０１７２】
逆量子化・逆変換部２３は、量子化予測残差データ＃２１の復号を行い、予測残差＃２３を生成する。具体的には、逆量子化・逆変換部２３は、量子化予測残差データ＃２１の逆量子化、すなわち、量子化予測残差データ＃２１を構成する整数値の周波数成分への対応付け、および、当該周波数成分の逆ＤＣＴ変換、すなわち、当該周波数成分に基づいた対象マクロブロックの画素成分への逆変換を行い、予測残差＃２３を生成する。
【０１７３】
加算器３１は、予測残差＃２３と、予測画像＃２８ａとを加算し、復号画像＃３１を生成する。生成された復号画像＃３１は、デブロッキングフィルタ５０に供給される。
【０１７４】
デブロッキングフィルタ５０は、復号画像＃３１における当該ブロック境界、またはマクロブロック境界に対してデブロッキング処理を施す。デブロッキング処理が施された画像データは、デブロック画像＃５０として出力される。デブロッキングフィルタ５０は、動画像復号装置１の備えるデブロッキングフィルタ５０と同様の構成である。
【０１７５】
適応フィルタ１００’は、デブロック画像＃５０に対してフィルタリングを施し、出力画像データ＃１００’をバッファメモリ２４に対して出力する。また、適応フィルタ１００’は、フィルタリングに用いたフィルタ係数と、予測されたフィルタ係数との残差であるフィルタ係数残差＃１０２を可変長符号化部２２に対して出力する。
【０１７６】
また、適応フィルタ１００’は、フィルタリングの対象となる領域を示すパラメータ、フィルタリングのタップ数を示すパラメータ、および、フィルタリングのオン／オフを指定するパラメータに関する情報であるフィルタパラメータ情報を可変長符号化部２２に対して出力する。適応フィルタ１００’の構成については、後述するため、ここでは説明を省略する。
【０１７７】
イントラ予測画像生成部２５は、バッファメモリ２４に格納された出力画像データ＃１００’から局所復号画像＃２４ａ（対象マクロブロックと同じフレームの既復号領域）を抽出し、局所復号画像＃２４ａに基づいてフレーム内予測を行い、イントラ予測画像＃２５を生成する。
【０１７８】
インター予測画像生成部２６は、入力画像＃１０上の対象ブロックに対し、既にフレーム全体が復号され、バッファメモリ２４に格納された参照画像＃２４ｂを用いて、動きベクトル＃２７を算出し、割り付ける。算出された動きベクトル＃２７は、インター予測画像生成部２６、動きベクトル冗長性削減部２９に対して出力されると共に、バッファメモリ２４に格納される。また、インター予測画像生成部２６は、参照画像＃２４ｂに対し、ブロックごとに、動きベクトル＃２７に基づいた動き補償を行い、インター予測画像＃２６を生成する。
【０１７９】
予測方式制御部２８は、マクロブロック単位で、イントラ予測画像＃２５と、インター予測画像＃２６と、入力画像＃１０とを比較し、イントラ予測画像＃２５、または、インター予測画像＃２６のうち、何れか一方を選択し、予測画像＃２８ａとして出力する。また、予測方式制御部２８は、イントラ予測画像＃２５、または、インター予測画像＃２６のうち、何れを選択したのかを表す情報である予測モード＃２８ｂを出力する。予測画像＃２８ａは減算器３２に入力される。
【０１８０】
予測モード＃２８ｂは、バッファメモリ２４に格納されると共に、可変長符号化部２２に入力される。
【０１８１】
動きベクトル冗長性削減部２９は、インター予測画像生成部２６において上記対象ブロックに動きベクトル＃２７が割り付けられた後、他のブロックに割り付けられ、バッファメモリ２４に格納された動きベクトル群＃２４ｃに基づいて予測ベクトルを算出する。また、動きベクトル冗長性削減部２９は、当該予測ベクトルと、動きベクトル＃２７との差分をとり、差分動きベクトル＃２９を生成する。生成された差分動きベクトル＃２９は、可変長符号化部２２に出力される。
【０１８２】
可変長符号化部２２は、量子化予測残差データ＃２１、差分動きベクトル＃２９、予測モード＃２８ｂ、フィルタ係数残差＃１０２、および、フィルタパラメータ情報に対して可変長符号化を行い、符号化データ＃１を生成する。
【０１８３】
減算器３２は、対象マクロブロックに対し、入力画像＃１０と、予測画像＃２８ａとの差分をとり、差分画像＃３２を出力する。
【０１８４】
（適応フィルタ１００’）
以下では、図８〜図１０を参照して、適応フィルタ１００’の構成について説明する。図８は、適応フィルタ１００’の構成を示すブロック図である。図８に示すように、適応フィルタ１００’は、フィルタ処理部１１０’、フィルタパラメータ決定部１２０’、フィルタ係数導出部１３０’、フィルタ係数予測部１４０’、および、減算器１０２を備えている。
【０１８５】
フィルタパラメータ決定部１２０’は、入力画像＃１０のサイド情報に基づいて、フィルタリングの参照画素数を示すパラメータ（タップ数）、および、フィルタリングのオン／オフ等を指定するパラメータ群（以下、フィルタパラメータ群と呼ぶ）を決定し、当該フィルタパラメータ群を含む情報であるフィルタパラメータ情報＃１２０’を出力する。ここで、入力画像＃１０のサイド情報には、予測モード、動きベクトル、参照フレームを示す参照画像インデクス、および、量子化パラメータ、などが含まれる。
【０１８６】
また、上記フィルタパラメータ群の決定方法は、本発明を限定するものではないが、例えば、フィルタパラメータ決定部１２０’は、入力画像＃１０を構成するブロックのブロックサイズ、または、入力画像＃１０を四分木（Ｑｕａｄ−ｔｒｅｅ）により階層的に分割した場合の階層数などに応じて、上記フィルタパラメータ群を決定するような構成をとすることができる。
【０１８７】
減算器１０２は、フィルタ係数＃１３０’と、予測フィルタ係数＃１４０’との差分をとることによって、フィルタ係数残差＃１０２を生成し、出力する。
【０１８８】
（フィルタ処理部１１０’）
フィルタ処理部１１０’は、デブロック画像＃５０に対して、フィルタ係数＃１３０’を用いてフィルタリングを施すことによって、出力画像データ＃１００’を生成し、出力する。
【０１８９】
フィルタ処理部１１０’におけるフィルタリング処理は、上述した動画像復号装置１におけるフィルタ処理部１１０におけるフィルタリング処理とほぼ同様である。
【０１９０】
具体的には、フィルタ処理部１１０は、出力画像データ＃１００’の座標（ｘ’、ｙ’）における画素値Ｓ０（ｘ’、ｙ’）を上記式（１）によって表され、フィルタ係数＃１３０’との加重線形和をとり、さらにフィルタ係数＃１０１に基づいたオフセットを加算することよって算出する。ただし、フィルタ処理部１１０’においては、式（１）におけるフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）は、フィルタ係数＃１３０’に対応しているものとする。
【０１９１】
（フィルタ係数導出部１３０’）
フィルタ係数導出部１３０’は、フィルタパラメータ決定部１２０’から出力されたフィルタパラメータ情報＃１２０’に基づき、入力画像＃１０とデブロック画像＃５０とを用いて、フィルタ係数＃１３０’を導出する。導出されたフィルタ係数＃１３０’は、フィルタ係数予測部１４０’、減算機１０２、および、フィルタ処理部１１０’に対して出力される。
【０１９２】
フィルタ係数導出部１３０’は、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）の値を、例えば、以下の式（１３）によって与えられる、入力画像＃１０の各画素値と出力画像データ＃１００’の各画素値との二乗誤差Ｅ３を最小にするように導出する。
【０１９３】
【数１２】
2011105231.tif 000014
【０１９４】
ここで、Ｓ（ｘ、ｙ）は、入力画像＃１０の座標（ｘ、ｙ）における画素値を表しており、ＳＩ（ｘ、ｙ）は、デブロック画像＃５０の座標（ｘ、ｙ）における画素値を表している。また、ｏはオフセットを表している。
【０１９５】
このようにして導出されたフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎ）は、フィルタ係数導出部１３０’から、フィルタ係数＃１３０’として出力され、フィルタ処理部１１０’におけるフィルタリングに用いられる。
【０１９６】
（フィルタ係数予測部１４０’）
フィルタ係数予測部１４０’は、動画像復号装置１の備えるフィルタ係数予測部１４０とほぼ同様の動作を行う。ただし、動画像符号化装置２においては、フィルタ係数予測部１４０’に供給されるフィルタ係数は、フィルタ係数＃１３０’であり、フィルタ係数予測部１４０’が出力する予測フィルタ係数は、予測フィルタ係数＃１４０’である。
【０１９７】
図９は、フィルタ係数予測部１４０’の構成を示すブロック図である。図９に示すように、フィルタ係数予測部１４０’は、フィルタ係数格納部１４１’、重み係数算出部１４２’、および、予測フィルタ係数導出部１４３’を備えている。
【０１９８】
フィルタ係数格納部１４１’は、動画像復号装置１におけるフィルタ係数格納部１４１とほぼ同様の動作を行う。ただし、フィルタ係数格納部１４１’に格納されているフィルタ係数には、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数＃１４１’が含まれる。
【０１９９】
フィルタ係数格納部１４１’に格納されている、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数＃１４１’から構成されるフィルタ係数行列は、すでに説明した式（２）のように表すことができる。ただし、ここでは、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）は、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数＃１４１’に対応している。
【０２００】
重み係数算出部１４２’は、動画像復号装置１における重み係数算出部１４２と同様に、フィルタ係数行列Ｈ’の各成分ｈ’（ｉ、ｊ）に乗じる重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出する。重み係数算出部１４２’による重み係数ａ（ｉ、ｊ）の算出処理の具体例については、後述するためここでは説明を省略する。
【０２０１】
予測フィルタ係数導出部１４３’は、動画像復号装置１における予測フィルタ係数導出部１４３と同様に、フィルタ係数格納部１４１’に格納されているフィルタ係数のうち、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）と、重み係数算出部１４２’によって算出された重み係数ａ（ｉ、ｊ）とに基づいて、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を導出する。導出された予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）は、予測フィルタ係数＃１４０’として出力される。
【０２０２】
予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を成分とする予測フィルタ係数行列Ｐは、例えば、すでに説明した式（５）のように表すことができる。
【０２０３】
また、予測フィルタ係数導出部１４３’は、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のうち、フィルタ参照領域Ｒの中心画素に対応する予測フィルタ係数については、フィルタ参照領域Ｒの中心以外の画素に対するフィルタ係数の値に基づいて導出するような構成としてもよい。
【０２０４】
例えば、予測フィルタ係数導出部１４３’は、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）のうち、フィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを、すでに説明した式（６）を用いて導出するような構成としてもよい。
【０２０５】
式（６）を用いて予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを算出することによって、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）の総和が１に近いという傾向を利用して、予測フィルタ係数の予測精度を効果的に向上させることができる。
【０２０６】
一般に、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。従って、上記の構成によれば、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。
【０２０７】
以上のような各部を有する動画像符号化装置２において、可変長符号化部２２、減算器１０２、および、フィルタ係数予測部１４０’は、フィルタ係数導出部１３０’から供給されるフィルタ係数＃１３０’と、フィルタ係数＃１３０’に基づいて予測された予測フィルタ係数＃１４０’との残差であるフィルタ係数残差＃１０２を符号化するフィルタ係数符号化装置を構成していると捉えることができる。したがって、本実施形態に係る動画像符号化装置２は、そのようなフィルタ係数符号化装置を備えている動画像符号化装置であると表現することもできる。
【０２０８】
（予測フィルタ係数の算出処理の具体例）
以下では、フィルタ係数予測部１４０’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理の具体例（具体例１−１’〜具体例１−５’）について説明する。
【０２０９】
（具体例１−１’）
以下では、フィルタ係数予測部１４０’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理の第１の例について説明する。
【０２１０】
本例では、フィルタ係数予測部１４０’は、（具体例１−１）において説明したフィルタ係数予測部１４０による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理に対応する動作を行う。
【０２１１】
まず、重み係数算出部１４２’は、まず、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの中心から周辺部に向かって、複数のグループ（サブ領域）に分割する（図５参照）。
【０２１２】
続いて、重み係数算出部１４２’は、各グループに対する重み係数ａ（ｉ、ｊ）を、予め定められた値に設定する。ここで、上記予め定められた値としては、例えば、予め最小二乗法によって決定された値を用いればよい。
【０２１３】
図１０は、図５に示すフィルタ参照領域Ｒを構成するグループ１〜グループ４に対応する重み係数ａ（ｉ、ｊ）を、異なる４つのシーケンス、および、異なる４つの量子化パラメータを用いて、２００フレーム分のフレームに対して最小二乗法を適用することによって予め算出した結果を示すグラフである。ここで、当該最小二乗法において最小化すべき二乗誤差としては、すでに説明した式（１０）によって表される二乗誤差Ｅ１をとった。
【０２１４】
図１０に示すように、最小二乗法によって求められた最適な重み係数は、フィルタ参照領域Ｒの中心により近い領域ほど、より大きな値となっている。これは、フィルタ参照領域Ｒの中心により近い領域ほど、フィルタ係数のフレーム間の相関がより大きくなるためである。
【０２１５】
本例においては、重み係数算出部１４２’は、上記最小二乗法によって予め求められた各グループに対する最適な重み係数の値、またはその近似値を、各グループに属する各画素に対する重み係数に設定する。
【０２１６】
すなわち、重み係数算出部１４２’は、例えば、グループ１に属する各画素に対する重み係数ａ＿ｇｒ１を、ａ＿ｇｒ１＝１／４によって設定し、グループ２に属する各画素に対する重み係数ａ＿ｇｒ２を、ａ＿ｇｒ２＝１／２によって設定し、グループ３に属する各画素に対する重み係数ａ＿ｇｒ３を、ａ＿ｇｒ３＝５/８によって設定し、グループ４に属する各画素に対する重み係数ａ＿ｇｒ４を、ａ＿ｇｒ４＝３／４によって設定する。
【０２１７】
なお、上記のように各重み係数を１／８の倍数とするような場合、重み係数算出部１４２’は、グループ毎に、２、４、５、６、８を掛けて、丸め用の４を加算し３ビット右シフトするような整数演算を用いて上記重み係数＃１４２を計算するような構成とすればよい。
【０２１８】
重み係数算出部１４２’は、このようにして設定された各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧを重み係数＃１４２’として、予測フィルタ係数導出部１４３’に対して出力し、予測フィルタ係数導出部１４３’は、重み係数＃１４２’を用いて、予測フィルタ係数＃１４０’を導出する。
【０２１９】
なお、グループ５に対する重み係数ａ＿ｇｒ５の値は、重み係数ａ＿ｇｒ１〜ａ＿ｇｒ４の値に応じて決定するような構成としてもよいし、予め定められた値（例えば１）を用いてもよい。
【０２２０】
また、予測フィルタ係数導出部１４３’は、予測フィルタ係数＃１４０’のうち、フィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数を、すでに説明した式（６）を用いて導出するような構成としてもよい。
【０２２１】
フィルタ係数予測部１４０’は、以上のように、フィルタ参照領域Ｒを複数のサブ領域に分割し、それぞれのサブ領域に対して設定された重み係数を用いて予測フィルタ係数＃１４０’を導出することができるので、フィルタ参照領域Ｒを分割しない従来の方法に比べて、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。
【０２２２】
また、本例においては、重み係数算出部１４２’は、上記重み係数の値をメモリに格納しておくことにより、最小二乗法を用いた重み係数の算出処理を行うことなく、最適な重み係数を出力することができるので、最小二乗法を各フレームに対して用いる場合に比べて、計算量を削減しつつ、最適な重み係数を出力することができる。
【０２２３】
したがって、本例においては、少ない計算量によって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。
【０２２４】
なお、上記の説明では、フィルタ参照領域Ｒが９×９タップである場合を例に挙げ説明を行ったが、本発明は、これに限定されるものではない。一般に、重み係数算出部１４２’は、Ｍ×Ｎタップのフィルタ参照領域Ｒの中心から周辺部に向かってグループ分けを行い、それぞれのグループに対する重み係数を、予め最小二乗法によって求められた最適な重み係数、または、その近似値に設定するような構成とすることができる。
【０２２５】
また、重み係数算出部１４２’によるフィルタ参照領域Ｒの分割の方法は、上記の例に限定されるものではなく、フィルタ係数の特性などに応じて、最適な分割方法を採用すればよい。例えば、フィルタ係数毎に重み係数を分割することも好適である。
【０２２６】
（具体例１−２’）
以下では、フィルタ係数予測部１４０’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理の第２の例について説明する。
【０２２７】
本例では、フィルタ係数予測部１４０’は、（具体例１−２）において説明したフィルタ係数予測部１４０による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理に対応する動作を行う。
【０２２８】
重み係数算出部１４２’は、（具体例１−１’）と同様に、まず、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの中心から周辺部に向かって、複数のグループに分割する。
【０２２９】
フィルタ参照領域Ｒが９×９タップである場合の、重み係数算出部１４２’によるフィルタ参照領域Ｒの分割例は、図５に示したとおりである。
【０２３０】
続いて、重み係数算出部１４２’は、フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧ（Ｇ＝１〜Ｎｇ、Ｎｇはフィルタ参照領域Ｒを構成するグループの総数、以下同様）を、当該フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対応する領域であって、符号化済みのフィルタ係数を用いて算出する。
【０２３１】
例えば、重み係数算出部１４２’は、まず、上記復号済みのフレーム上の領域であって、上記グループＧの領域に対する重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）を、すでに符号化されたフィルタ係数を用いて算出する。ここで、ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）におけるインデックスｓは、予測対象フレームから数えて、ｓフレーム前のフレームであることを示している。以下では、予測対象フレームから数えて、ｓフレーム前のフレームをフレームｓと表記する。
【０２３２】
具体的には、重み係数算出部１４２’は、フレームｓに対する重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）を、フレームｓに対するフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｓ）の予測値を算出するために参照されたフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｓ＿ｐｒｅｖ）と、フレームｓに対するフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｓ）とを用いて、すでに説明した式（７）によって、算出する。
【０２３３】
続いて、重み係数算出部１４２’は、重み係数ａ＿ｇｒＧを、算出した重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）の代表値を用いて算出する。ここで、当該代表値としては、例えば、複数のフレームについて算出した重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）の中央値を用いることができる。
【０２３４】
本例においては、重み係数算出部１４２’は、重み係数ａ＿ｇｒＧを、すでに説明した式（８）によって算出する。
【０２３５】
すなわち、重み係数算出部１４２’は、予測対象フレームから数えて１フレーム前からＦフレーム前までのフレームの各々に対して算出された重み係数であって、グループＧに対する重み係数ａ＿ｇｒＧ’（１）〜ａ＿ｇｒＧ’（Ｆ）の中央値を、重み係数ａ＿ｇｒＧに設定する。なお、Ｆの具体的な値は、（具体例１−２）と同様に、予め定められている値を用いてもよいし、例えば、フィルタ参照領域Ｒのフレーム内の位置などに応じて決定される値を用いてもよい。
【０２３６】
また、重み係数ａ＿ｇｒＧ’（ｓ）として、フレームｓに対するフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｓ）の予測に用いた重み係数をそのまま用いるような構成としてもよい。
【０２３７】
重み係数算出部１４２’は、このようにして設定された各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧを重み係数＃１４２’として、予測フィルタ係数導出部１４３’に対して出力し、予測フィルタ係数導出部１４３’は、重み係数＃１４２’を用いて、予測フィルタ係数＃１４０’を導出する。
【０２３８】
一般に、フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対する重み係数には、フレーム間の相関がある。すなわち、符号化済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数は、予測対象フレームに対する予測フィルタ係数の導出に対しても適切な値であるという傾向がある。したがって、フィルタ係数予測部１４０’は、本例のような動作を行うことによって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。
【０２３９】
また、本例においては、符号化済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数の中央値を用いているため、各領域において、他のフレームに対する重み係数と大きく異なるような重み係数が存在するような場合であっても、そのような重み係数の影響をほとんど受けない予測フィルタ係数＃１４０’を導出することができる。
【０２４０】
なお、予測フィルタ係数導出部１４３’は、式（６）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数を導出するような構成としてもよい。
【０２４１】
なお、重み係数算出部１４２’による上記の動作は、例えば、重み係数算出部１４２が、復号済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数を格納しておくメモリを備えることによって可能となる。
【０２４２】
（具体例１−３’）
以下では、フィルタ係数予測部１４０’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理の第３の例について説明する。
【０２４３】
本例では、フィルタ係数予測部１４０’は、（具体例１−３）において説明したフィルタ係数予測部１４０による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理に対応する動作を行う。
【０２４４】
本例においては、重み係数算出部１４２’は、上述した（具体例１−２’）における代表値として、平均値を用いることによって、フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対する重み係数を算出する。
【０２４５】
すなわち、本例においては、重み係数算出部１４２’は、重み係数ａ＿ｇｒＧを、式（９）によって算出する。
【０２４６】
すなわち、重み係数算出部１４２’は、予測対象フレームから数えて１フレーム前からＦフレーム前までのフレームの各々に対して算出された重み係数であって、グループＧに対する重み係数ａ＿ｇｒＧ’（１）〜ａ＿ｇｒＧ’（Ｆ）の平均値を、重み係数ａ＿ｇｒＧに設定する。
【０２４７】
重み係数算出部１４２’の他の動作は、（具体例１−２’）で説明した動作と同様である。
【０２４８】
（具体例１−２’）で述べたように、フィルタ参照領域Ｒを構成する各グループに対する重み係数には、フレーム間の相関がある。すなわち、符号化済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数は、予測対象フレームに対する予測フィルタ係数の導出に対しても適切な値であるという傾向がある。したがって、フィルタ係数予測部１４０’は、本例のような動作を行うことによって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。
【０２４９】
また、本例においては、符号化済みのフレーム上の各領域に対してすでに算出された重み係数の平均値を用いているため、各領域における重み係数の値のばらつきが大きいような場合であっても、適切な予測フィルタ係数＃１４０’を導出することができる。
【０２５０】
また、（具体例１−２’），および、（具体例１−３’）においては、代表値として中央値、および、平均値を用いる構成について説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、代表値として、重み係数のセットから最大値および最小値を除いた後に平均をとることによって得られる値や、重み付きの平均値、すなわち、重み係数の加重平均を用いても良い。
【０２５１】
（具体例１−４’）
以下では、フィルタ係数予測部１４０’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理の第４の例について説明する。
【０２５２】
本例では、フィルタ係数予測部１４０’は、（具体例１−４）において説明したフィルタ係数予測部１４０による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理に対応する動作を行う。
【０２５３】
重み係数算出部１４２’は、（具体例１−１’）と同様に、まず、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの中心から周辺部に向かって、複数のグループに分割する。
【０２５４】
フィルタ参照領域Ｒが９×９タップである場合の、重み係数算出部１４２’によるフィルタ参照領域Ｒの分割例は、図５に示したとおりである。
【０２５５】
続いて、重み係数算出部１４２’は、最小二乗法によって、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出する。
【０２５６】
具体的には、重み係数算出部１４２’は、すでに説明した式（１０）によって表される二乗誤差Ｅ１を最小にするように、重み係数ａ（ｉ、ｊ）を算出する。ただし、式（１０）におけるｈ（ｉ、ｊ）（ｔ＿ｐｒｅｖ）は、本例においては、符号化済みフィルタ係数であって、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（ｔ）に対応する予測フィルタ係数の算出のために参照されるフィルタ係数を表すものとする。
【０２５７】
本例における重み係数算出部１４２’による重み係数ａ（ｉ、ｊ）の具体的な算出処理は、（具体例１−４）と同様である。
【０２５８】
また、重み係数算出部１４２’は、最小二乗法を用いて算出された重み係数ａ（ｉ、ｊ）を、フィルタ参照領域を構成するグループ毎に平均することによって、各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧを算出し、重み係数＃１４２’として予測フィルタ係数導出部１４３’に出力する。
【０２５９】
予測フィルタ係数導出部１４３’は、重み係数＃１４２’を用いて、予測フィルタ係数＃１４０’を導出する。
【０２６０】
このように、重み係数算出部１４２’が、最小二乗法を用いて、各グループに対する重み係数を算出することによって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。
【０２６１】
なお、重み係数算出部１４２’は、（具体例１−４）と同様に、最小二乗法を用いて算出された重み係数ａ（ｉ、ｊ）の、フィルタ参照領域を構成するグループ毎に中央値をとることによって、各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧを算出するような構成としてもよい。
【０２６２】
また、重み係数算出部１４２’は、（具体例１−４）と同様に、各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒＧを、式（１１）を用いて、最小二乗法によって算出するような構成としてもよい。
【０２６３】
また、予測フィルタ係数導出部１４３’は、式（６）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数を導出するような構成としてもよい。
【０２６４】
（具体例１−５’）
以下では、フィルタ係数予測部１４０’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理の第５の例について説明する。
【０２６５】
本例では、フィルタ係数予測部１４０’は、（具体例１−５）において説明したフィルタ係数予測部１４０による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理に対応する動作を行う。
【０２６６】
重み係数算出部１４２’は、まず、フィルタ参照領域Ｒを、フィルタ参照領域Ｒの周辺部である第１のサブ領域と、第１のサブ領域以外の領域である第２のサブ領域とに分割する。ここで、フィルタ参照領域Ｒの周辺部とは、フィルタ参照領域Ｒ内の領域であって、フィルタ参照領域Ｒの外縁に接するか、または、フィルタ参照領域Ｒの外縁の近傍の領域である（以下同様）。
【０２６７】
続いて、重み係数算出部１４２’は、第１のサブ領域に対する重み係数の値を０に設定し、第２のサブ領域に対する重み係数の値を１に設定する。
【０２６８】
このようにして重み係数算出部１４２によって算出された重み係数ａ（ｉ、ｊ）から構成される重み係数行列Ａ１は、式（１２）のように表すことができる。
【０２６９】
ここで、上記重み係数行列Ａ１における値が０である成分は、第１のサブ領域に対する重み係数を示しており、値が１である成分は、第２のサブ領域に対する重み係数を表している。
【０２７０】
上記式（１２）のような重み係数行列Ａ１を用いることによって、予測フィルタ係数導出部１４３’が算出する予測フィルタ係数行列Ｐの各成分は、第１グループに対応する各画素に対して０となり、第２グループに対応する各画素に対しては、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）そのままの値となる（図６参照）。
【０２７１】
一般に、フィルタ参照領域Ｒの周辺部の各画素に対応するフィルタ係数は、０に近い値になる傾向がある。このような場合、本例のように、フィルタ参照領域の周辺部Ｒに対応する予測フィルタ係数の値を０とすることによって、予測フィルタ係数算出に関わる演算量を削減することができ、また、フィルタ係数残差＃１０１の符号量を削減することができる。
【０２７２】
例えば、予測対象フレームに対するフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）のうち、フィルタ参照領域Ｒの周辺部の画素に対応するフィルタ係数の値が０．１であり、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のうち、上記フィルタ参照領域Ｒの周辺部の画素に対応するフィルタ係数の値が−０．１である場合、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）をそのまま予測フィルタ係数としてフィルタ係数残差を生成すると、上記画素に対応するフィルタ係数残差の値は０．２となるが、本例のように、フィルタ参照領域Ｒの周辺部の画素に対応する予測フィルタ係数の値を０としてフィルタ係数残差を生成すると、上記画素に対応するフィルタ係数残差の値は０．１となる。
【０２７３】
このように、フィルタ参照領域Ｒの周辺部の画素に対応する予測フィルタ係数を０とすることによって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。
【０２７４】
なお、本例における予測フィルタ係数導出部１４３は、式（６）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数を導出するような構成としてもよい。
【０２７５】
（符号化データ＃１のデータ構造）
以下では、動画像符号化装置２によって生成され、動画像復号装置１によって復号される符号化データ＃１のデータ構造について、図１１の（ａ）〜（ｂ）を参照して説明する。
【０２７６】
図１１の（ａ）は、動画像符号化装置２によって生成され、動画像復号装置１に参照される符号化データ＃１のスライスごとのビットストリーム＃ＢＳを示している。図１１の（ａ）に示すように、ビットストリーム＃ＢＳは、フィルタパラメータ情報ＦＰ、フィルタ係数残差情報ＲＣ、マクロブロック情報ＭＢ１〜ＭＢＮを含んでいる。ここで、フィルタ係数残差情報ＲＣは、動画像符号化装置２において生成されたフィルタ係数残差＃１０２を含む情報である。マクロブロック情報ＭＢ１〜ＭＢＮは、スライス内に存在するマクロブロックの復号に用いられる情報である。Ｎはスライス内に存在するマクロブロックの数を表している。なお、マクロブロック情報は、予測モード、動きベクトル、参照画像インデクス、量子化パラメータ、量子化予測残差データなどを含む。
【０２７７】
図１１の（ｂ）は、フィルタパラメータ情報ＦＰの構成の一例を示している。
【０２７８】
図１１の（ｂ）に示すように、フィルタパラメータ情報ＦＰは、フィルタリングの参照画素数を示すパラメータ（タップ数）、および、フィルタリングのオン／オフを指定するオン／オフ指定情報を含む。
【０２７９】
また、フィルタパラメータ情報ＦＰは、動画像符号化装置２において算出された重み係数＃１４２’を示す重み係数情報を含むような構成としてもよい。
【０２８０】
以下では、動画像符号化装置２において説明した具体例に対応する符号化データ＃１の構成について説明する。
【０２８１】
（構成例１−１）
動画像符号化装置２の備えるフィルタ係数予測部１４０’が、（具体例１−１’）のように動作する場合の、符号化データ＃１の構成例は以下の通りである。
【０２８２】
本例においては、フィルタ係数残差は、（具体例１−１’）に説明した処理によって算出された予測フィルタ係数＃１４０’を用いて生成されたフィルタ係数残差＃１０２を含む。
【０２８３】
また、符号化データ＃１におけるフィルタパラメータ情報ＦＰの重み係数情報には、（具体例１−１’）において算出された重み係数＃１４２’を含むような構成としてもよい。また、重み係数情報には、重み係数＃１４２’そのものではなく、重み係数＃１４２’を示すパラメータを含むような構成としても良い。例えば、各グループの重み係数が２／８、４／８、５／８、６／８、８／８といった、１／８の倍数である場合は、パラメータとして、各重み係数の分子（２、４、５、６、８）と、分母（８）をパラメータとして、重み係数情報に含めるような構成となる。
また、動画像復号装置１の備えるメモリに、重み係数＃１４２’が、予め記録されている場合には、フィルタパラメータ情報ＦＰの重み係数情報を含まない構成としてもよい。
【０２８４】
また、フィルタ対象領域情報には、フィルタ参照領域Ｒが、どのように分割されているかを示す情報、例えば、図５に示すようにグループ分けされていることを示す情報が含まれていてもよい。
【０２８５】
（構成例１−２）
動画像符号化装置２の備えるフィルタ係数予測部１４０’が、（具体例１−２’）のように動作する場合の、符号化データ＃１の構成例は以下の通りである。
【０２８６】
本例においては、フィルタ係数残差は、（具体例１−２’）に説明した処理によって算出された予測フィルタ係数＃１４０’を用いて生成されたフィルタ係数残差＃１０２を含む。
【０２８７】
また、（具体例１−２’）において算出された重み係数は、動画像復号装置１において算出可能であるため、符号化データ＃１におけるフィルタパラメータ情報ＦＰには、重み係数情報を含まなくて良い。
【０２８８】
また、フィルタ対象領域情報には、フィルタ参照領域Ｒが、どのように分割されているかを示す情報、例えば、図５に示すようにグループ分けされていることを示す情報が含まれていてもよい。
【０２８９】
（構成例１−３）
動画像符号化装置２の備えるフィルタ係数予測部１４０’が、（具体例１−３’）のように動作する場合の、符号化データ＃１の構成例は以下の通りである。
【０２９０】
本例においては、フィルタ係数残差は、（具体例１−３’）に説明した処理によって算出された予測フィルタ係数＃１４０’を用いて生成されたフィルタ係数残差＃１０２を含む。
【０２９１】
また、（具体例１−３’）において算出された重み係数は、動画像復号装置１において算出可能であるため、符号化データ＃１におけるフィルタパラメータ情報ＦＰには、重み係数情報を含まなくて良い。
【０２９２】
また、フィルタ対象領域情報には、フィルタ参照領域Ｒが、どのように分割されているかを示す情報、例えば、図５に示すようにグループ分けされていることを示す情報が含まれていてもよい。
【０２９３】
（構成例１−４）
動画像符号化装置２の備えるフィルタ係数予測部１４０’が、（具体例１−４’）のように動作する場合の、符号化データ＃１の構成例は以下の通りである。
【０２９４】
本例においては、フィルタ係数残差は、（具体例１−４’）に説明した処理によって算出された予測フィルタ係数＃１４０’を用いて生成されたフィルタ係数残差＃１０２を含む。
【０２９５】
また、（具体例１−４’）において算出された重み係数は、動画像復号装置１において算出可能であるため、符号化データ＃１におけるフィルタパラメータ情報ＦＰには、重み係数情報を含まなくて良い。
【０２９６】
また、フィルタ対象領域情報には、フィルタ参照領域Ｒが、どのように分割されているかを示す情報、例えば、図５に示すようにグループ分けされていることを示す情報が含まれていてもよい。
【０２９７】
（構成例１−５）
動画像符号化装置２の備えるフィルタ係数予測部１４０’が、（具体例１−５’）のように動作する場合の、符号化データ＃１の構成例は以下の通りである。
【０２９８】
本例においては、フィルタ係数残差は、（具体例１−５’）に説明した処理によって算出された予測フィルタ係数＃１４０’を用いて生成されたフィルタ係数残差＃１０２を含む。
【０２９９】
また、（具体例１−５’）において算出された重み係数は、動画像復号装置１において算出可能であるため、符号化データ＃１におけるフィルタパラメータ情報ＦＰには、重み係数情報を含まなくて良い。
【０３００】
また、フィルタ対象領域情報には、フィルタ参照領域Ｒが、どのように分割されているかを示す情報、例えば、図５に示すようにグループ分けされていることを示す情報が含まれていてもよい。
【０３０１】
〔実施形態２〕
（動画像復号装置３）
本実施形態に係る動画像復号装置３の構成について図１２〜図１４を参照して説明する。図１２は、動画像復号装置３の構成を示すブロック図である。なお、図１２では、図１において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。
【０３０２】
図１２に示すように、動画像復号装置３は、可変長符号復号部５１、動きベクトル復元部１４、バッファメモリ１５、インター予測画像生成部１６、イントラ予測画像生成部１７、予測方式決定部１８、逆量子化・逆変換部１９、加算器２０、デブロッキングフィルタ５０、および、適応フィルタ２００を備えている。
【０３０３】
動画像復号装置３は、符号化データ＃５を受け、復号画像＃６を出力する。
【０３０４】
可変長符号復号部５１は、符号化データ＃５を可変長復号し、差分動きベクトル＃１３ａ、サイド情報＃１３ｂ、量子化予測残差データ＃１３ｃ、フィルタ係数残差＃１３ｄ、フィルタパラメータ情報＃１３ｅ、および、フィルタ係数算出方法を示すフラグ＃５１を出力する。
【０３０５】
適応フィルタ２００は、符号化データ＃５から復号されたフラグ＃５１が示すフィルタ係数算出手法に従ってフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいてフィルタ係数を算出し、デブロック画像＃５０に対して当該フィルタ係数を用いたフィルタリングを行うことによって出力画像データ＃２００を生成する。出力画像データ＃２００は、バッファメモリ１５に対して供給される。なお、適応フィルタ２００におけるフィルタリング処理は、符号化データ＃５から復号されたサイド情報＃１３ｂ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに含まれるパラメータに基づいて行われる。
【０３０６】
以下では、図１３を参照して、適応フィルタ２００の構成について説明する。
【０３０７】
（適応フィルタ２００）
図１３は、適応フィルタ２００の構成を示すブロック図である。なお、図１３では、図２において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図１３に示すように、適応フィルタ２００は、フィルタ処理部１１０、フィルタ係数予測部２１０、および、加算器２０２を備えている。
【０３０８】
加算器２０２は、符号化データ＃５から復号されたフィルタ係数残差＃１３ｄとフィルタ係数予測部２１０より出力された予測フィルタ係数＃２１０とを加算することによって、フィルタ係数＃２０２を生成し、出力する。
【０３０９】
フィルタ係数予測部２１０は、フィルタ係数算出方法を示すフラグ＃５１で示される方法に従い、フィルタ係数＃２０２のうち、復号済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数に基づいて、予測フィルタ係数＃２１０を算出する。予測フィルタ係数＃２１０は加算器２０２に対して出力される。
【０３１０】
図１４は、フィルタ係数予測部２１０の構成を示すブロック図である。なお、図１４では、図４において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図１４に示すように、フィルタ係数予測部２１０は、フィルタ係数格納部１４１、重み係数算出部１４２、および、予測フィルタ係数導出部２１１を備えている。
【０３１１】
フィルタ係数予測部２１０は、フラグ＃５１に応じて、（具体例１−１）〜（具体例１−５）において説明した予測フィルタ係数＃１４０と同様の予測フィルタ係数＃２１０を出力するか、または、復号済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数＃１４１を予測フィルタ係数＃２１０として出力する。
【０３１２】
より具体的には、フィルタ係数予測部２１０の備える予測フィルタ係数導出部２１１は、例えば、フラグ＃５１の値が１である場合、復号済みフィルタ係数＃１４１と、重み係数算出部１４２によって算出された重み係数＃１４２とに基づいて、式（５）で表される予測フィルタ係数行列Ｐの各成分を導出し、予測フィルタ係数＃２１０として出力する。ここで、重み係数算出部１４２における重み係数の算出方法としては、すでに説明した（具体例１−１）〜（具体例１−５）の何れかを用いればよい。
【０３１３】
一方で、フラグ＃５１の値が０である場合には、予測フィルタ係数導出部２１１は、復号済みフィルタ係数＃１４１を予測フィルタ係数＃２１０として出力する。
【０３１４】
このように、フィルタ係数予測部２１０は、フラグ＃５１に応じて、復号済みフィルタ係数＃１４１を予測フィルタ係数＃２１０として出力するか、または、フィルタ参照領域Ｒの各グループに対して個別に算出された重み係数を用いて導出されたフィルタ係数を予測フィルタ係数＃２１０として出力する。
【０３１５】
フィルタ係数予測部２１０は、このような動作を行うことによって、より少ない符号量のフィルタ係数残差＃１３ｄを含む符号化データ＃５を復号することができる。
【０３１６】
フィルタ係数予測部２１０は、フラグ＃５１を参照することなく、復号済みフィルタ係数＃１４１を予測フィルタ係数＃２１０として出力するか、または、フィルタ参照領域Ｒの各グループに対して個別に算出された重み係数を用いて導出されたフィルタ係数を予測フィルタ係数＃２１０として出力するような構成としてもよい。
【０３１７】
例えば、重み係数算出部１４２が、９×９タップのフィルタ参照領域を構成する各グループに対し、実施形態１の（具体例１−２）において説明した方法で重み係数＃１４２を算出した場合、グループＧに対する重み係数ａ＿ｇｒＧが、予め定められた値ｔｈより小さい場合には、重み係数ａ＿ｇｒＧを用いて、実施形態１の（具体例１−２）に示した方法と同様の方法に従い、予測フィルタ係数＃２１０を導出し、そうでない場合には、復号済みフィルタ係数＃１４１を予測フィルタ係数＃２１０として出力するような構成としてもよい。
【０３１８】
一般に、重み係数算出部１４２によって算出される重み係数＃１４２は、フレーム間の相関を表している。換言すれば、値のより小さい重み係数＃１４２が割り付けられた領域は、当該領域におけるフィルタ係数のフレーム間の相関がより低い。
【０３１９】
上記の構成に対応した構成を有する動画像符号化装置によれば、フィルタ係数のフレーム間の相関がより低い領域に対するフィルタ係数残差の符号量をより効果的に削減することができる。また、上記の構成によれば、そのように生成された符号化データを復号することができる。
【０３２０】
なお、上記構成は、重み係数算出部１４２が、実施形態１の他の具体例に対応する動作を行う場合に対しても同様に適用することができる。
【０３２１】
なお、本実施形態においても、可変長符号復号部５１、加算器２０２、および、フィルタ係数予測部２１０は、フィルタ係数残差＃１３ｄに基づいて、フィルタ係数＃２０２を復号するフィルタ係数復号装置を構成していると捉えることができる。
【０３２２】
（動画像符号化装置４）
本実施形態に係る動画像符号化装置４の構成について図１５〜図１７を参照して説明する。図１５は、動画像符号化装置４の構成を示すブロック図である。なお、図１５では、図７において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。
【０３２３】
図１５に示すように、動画像符号化装置４は、変換・量子化部２１、逆量子化・逆変換部２３、バッファメモリ２４、イントラ予測画像生成部２５、インター予測画像生成部２６、予測方式制御部２８、動きベクトル冗長性削減部２９、加算器３１、減算器３２、デブロッキングフィルタ５０、可変長符号化部４１、および、適応フィルタ２００’を備えている。
【０３２４】
動画像符号化装置４には、隣接する複数の画素から構成されるブロック画像に分割された入力画像＃４が入力される。
【０３２５】
動画像符号化装置４は、入力画像＃４の符号化処理を行い、符号化データ＃５を出力する。
【０３２６】
可変長符号化部４１は、量子化予測残差データ＃２１、差分動きベクトル＃２９、予測モード＃２８ｂ、フィルタ係数の予測方法を示すフラグ＃２２０、および、フィルタ係数残差＃１０２に対して可変長符号化を行い、符号化データ＃５を生成する。
【０３２７】
適応フィルタ２００’は、デブロック画像＃５０に対してフィルタリングを施すことによって出力画像データ＃２００’を生成し、バッファメモリ２４に対して出力する。また、適応フィルタ２００’は、フィルタリングに用いたフィルタ係数と、予測されたフィルタ係数との残差であるフィルタ係数残差＃１０２を可変長符号化部４１に対して出力する。また、適応フィルタ２００’は、フィルタ係数の予測方法を示すフラグ＃２２０を可変長符号化部４１に対して出力する。
【０３２８】
以下では、適応フィルタ２００’の構成例について、説明する。
【０３２９】
（適応フィルタ２００’の構成例１）
図１６の（ａ）は、適応フィルタ２００’の第１の構成例を示している。本例においては、適応フィルタ２００’は、フィルタ係数予測部２１０’において算出される重み係数の値に応じて選択された予測フィルタ係数を出力する。
【０３３０】
図１６の（ａ）に示すように、適応フィルタ２００’は、フィルタ処理部１１０’、フィルタパラメータ決定部１２０’、フィルタ係数導出部１３０’、フィルタ係数予測部２１０’、減算器２０１ａ、および、予測手段選択部２２０ａを備えている。
【０３３１】
図１６の（ａ）においては、図８において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。
【０３３２】
減算器２０１ａは、フィルタ係数＃１３０’と、予測フィルタ係数＃２１０’との差分をとることによって、フィルタ係数残差＃１０２を生成し、可変長符号化部４１に対して出力する。
【０３３３】
（フィルタ係数予測部２１０’）
図１７は、フィルタ係数予測部２１０’の構成を示すブロック図である。なお、図１７では、図９において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図１７に示すように、フィルタ係数予測部２１０’は、フィルタ係数格納部１４１’、重み係数算出部１４２’および、予測フィルタ係数導出部２１１’を備えている。
【０３３４】
なお、フィルタ係数予測部２１０’における重み係数算出部１４２’によって算出された重み係数＃１４２’は、予測手段選択部２２０ａに対しても供給される。
【０３３５】
予測フィルタ係数導出部２１１’は、重み係数＃１４２’が予測手段選択部２２０ａに対して供給された後、予測手段選択部２２０ａから供給されるフラグ＃２２０の値に応じて、（具体例１−１’）〜（具体例１−５’）の何れかにおいて説明した予測フィルタ係数＃１４０’と同様の予測フィルタ係数＃２１０’を出力するか、または、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数＃１４１’を予測フィルタ係数＃２１０’として出力する。
【０３３６】
（予測手段選択部２２０ａ）
予測手段選択部２２０ａは、重み係数＃１４２’の値が予め定められた値以上であるか、あるいは、そうでないかに応じて、フラグ＃２２０を出力する。
【０３３７】
例えば、重み係数算出部１４２’が、９×９タップのフィルタ参照領域を構成する各グループに対し、実施形態１の（具体例１−２’）において説明した方法で重み係数＃１４２’を算出した場合、グループＧに対する重み係数ａ＿ｇｒＧが、予め定められた値ｔｈより小さい場合は、重み係数ａ＿ｇｒＧを用いて予測フィルタ係数を導出することを示すフラグ＃２２０を出力する。一方で、グループＧに対する重み係数ａ＿ｇｒＧが、予め定められた値ｔｈ以上である場合には、予測手段選択部２２０ａは、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数＃１４１’を出力することを示すフラグ＃２２０を出力する。
【０３３８】
なお、上記グループＧとしては、具体的には、グループ１〜グループ４の何れかのグループをとればよい。また、重み係数ａ＿ｇｒＧに替えて、各グループに対する重み係数ａ＿ｇｒ１〜ａ＿ｇｒ４の平均値を用いてもよい。
【０３３９】
フラグ＃２２０は、可変長符号化部４１に対して、出力されると共に、予測フィルタ係数導出部２１１において参照される。
【０３４０】
一般に、重み係数算出部１４２’によって算出される重み係数＃１４２’は、フレーム間の相関を表している。換言すれば、値のより小さい重み係数＃１４２’が割り付けられた領域は、当該領域におけるフィルタ係数のフレーム間の相関がより低い。
【０３４１】
一方で、フィルタ係数予測部２１０’は、重み係数＃１４２’を用いて予測フィルタ係数＃２１０’を導出することによって、フィルタ係数のフレーム間の相関がより低い領域に対する、フィルタ係数残差＃１０２の符号量をより効果的に削減することができる。また、フィルタ係数のフレーム間の相関がより高い領域に対しては、重み係数＃１４２’を用いずに予測フィルタ係数＃２１０’を出力することによって、計算量を削減できる。
【０３４２】
従って、本例のような動作を行うことによって、フィルタ係数予測部２１０’は、計算量を削減しつつ、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を効果的に削減することができる。
【０３４３】
なお、上記の説明では、９×９タップのフィルタ参照領域において、（具体例１−２’）を例に挙げ説明を行ったが、本発明は、これに限定されるものではない。予測手段選択部２２０ａによる上記の選択処理は、重み係数算出部１４２’が、実施形態１の（具体例１−１’）〜（具体例１−５’）において説明した方法で重み係数＃１４２’を算出する場合に対して適用することができる。
【０３４４】
なお、本構成例によって生成された符号化データ＃５を復号する動画像復号装置は、重み係数算出部１４２’に対応する構成によって算出される重み係数の値を、上記予め定められた閾値ｔｈと比較することによって、フラグ＃２２０を参照することなく、復号済みフィルタ係数を予測フィルタ係数として復号処理を行うか、または、フィルタ参照領域Ｒの各グループに対して個別に算出された重み係数を用いて導出されたフィルタ係数を予測フィルタ係数として復号処理を行うこともできる。
【０３４５】
したがって、本構成例においては、予測手段選択部２２０ａは、フラグ＃２２０を、可変長符号化部４１に対して供給しないような構成としてもよい。
【０３４６】
このような構成とすることによって、符号化データ＃５の符号量を削減することができる。
【０３４７】
（適応フィルタ２００’の構成例２）
続いて、適応フィルタ２００’の第２の構成例について説明する。図１６の（ｂ）は、適応フィルタ２００’の第２の構成例を示している。
【０３４８】
図１６の（ｂ）に示すように、本例においては、適応フィルタ２００’は、（適応フィルタ２００’の構成例１）において説明した、予測手段選択部２２０ａに替えて、予測手段選択部２２０ｂを備えている。
【０３４９】
本例における予測フィルタ係数導出部２１１は、（具体例１−１’）〜（具体例１−５’）の何れかにおいて説明した予測フィルタ係数＃１４０’と同様の予測フィルタ係数と、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数＃１４１’とを予測フィルタ係数＃２１０’として出力する。
【０３５０】
また、減算器２０１ｂは、フィルタ係数＃１３０’と、予測フィルタ係数＃２１０’との差分をとることによって、フィルタ係数残差＃２０１ｂを生成し、予測手段選択部２２０ｂに対して出力する。なお、フィルタ係数残差＃２０１ｂには、重み係数＃１４２’を用いて導出された予測フィルタ係数を用いて算出されたフィルタ係数残差＃ＲＣ１と、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数を用いて算出されたフィルタ係数残差＃ＲＣ２とが含まれる。
【０３５１】
（予測手段選択部２２０ｂ）
予測手段選択部２２０ｂは、フィルタ係数残差＃ＲＣ１と、フィルタ係数残差＃ＲＣ２とを比較し、より小さいフィルタ係数残差をフィルタ係数残差＃１０２として出力する。また、図示しないが、予測手段選択部２２０ｂへの入力をフィルタ係数残差の符号量とし、両者の比較を行い、より小さい符号量に対応するフィルタ係数残差を、フィルタ係数残差＃１０２として出力する構成としても良い。
【０３５２】
また、予測手段選択部２２０ｂは、フィルタ係数残差＃ＲＣ１を出力する場合には、重み係数＃１４２’を用いて予測フィルタ係数が導出されたことを示すフラグ＃２２０を出力し、フィルタ係数残差＃ＲＣ２を出力する場合には、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数を用いて予測フィルタ係数が算出されたことを示すフラグ＃２２０を出力する。
【０３５３】
適応フィルタ２００’が以上のような構成をとることによって、適応フィルタ２００’は、符号量のより少ないフィルタ係数残差＃１０２を出力することができる。
【０３５４】
なお、本実施形態においても、可変長符号化部４１、減算器２０１ａ（または減算器２０１ｂ）、および、フィルタ係数予測部２１０’は、フィルタ係数＃１３０’を符号化するフィルタ係数符号化装置を構成していると捉えることができる。
【０３５５】
（符号化データ＃５のデータ構造）
以下では、動画像符号化装置４によって生成された符号化データ＃５のデータ構造について説明する。
【０３５６】
符号化データ＃５のデータ構造は、図１１の（ａ）〜（ｂ）を用いてすでに説明した符号化データ＃１のデータ構造とほぼ同様であるが、以下の点において異なる。
【０３５７】
まず、予測手段選択部２２０ｂを含む構成の場合、符号化データ＃５におけるフィルタパラメータ情報ＦＰには、予測フィルタ係数が、重み係数を用いて導出されたのか、または、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数を用いて算出されたのかを示すフラグが含まれる。また、上記フラグは、符号化データ＃５におけるフィルタパラメータ情報ＦＰに含まれる構成となる。
【０３５８】
符号化データ＃５を復号する動画像復号装置３は、当該フラグを参照することによって、動画像符号化装置４において用いられた方法と同じ方法を用いて予測フィルタ係数を導出することができる。したがって、符号化データ＃５を復号する動画像復号装置３は、当該フラグを参照することによって、符号量のより少ないフィルタ係数残差＃１０２を含む符号化データ＃５を復号することができる。
【０３５９】
また、上記フラグが、予測フィルタ係数が符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数を用いて算出されたことを示している場合には、符号化データ＃５は、重み係数情報を含まないような構成とすることができる。
【０３６０】
このような構成とすることにより、符号化データ＃５の符号量をさらに削減することができる。
【０３６１】
また、その場合、符号化データ＃５に含まれるフィルタ係数残差は、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数を用いて導出されたフィルタ係数残差に対応する。
【０３６２】
（付記事項）
発明者は、周辺部のフィルタ係数（入力画像の周辺部の画素値に乗ぜられるフィルタ係数）は、中心部のフィルタ係数（入力画像の中心部の画素値に乗ぜられるフィルタ係数）と比べてフレーム間相関が小さいことを見出した。予測符号化を行っても期待されるほど符号化効率が上がらない、あるいは、予測符号化を行うとかえって符号化効率が低下するといった問題が生じるのは、フレーム間相関の低い周辺部のフィルタ係数についても、フレーム間相関の高い中心部のフィルタ係数と同様に予測符号化を行っていたからであると考えられる。本発明は、この知見に基づいてなされたものである。
【０３６３】
すなわち、本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、上記課題を解決するために、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数の予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも０に近くなるように構成されている、ことを特徴としている。
【０３６４】
上記の構成では、対象フィルタのフィルタ係数ｈの予測値を、参照フィルタのフィルタ係数ｈ’に重み係数ａを乗じることによって生成し、対象フィルタのフィルタ係数ｈと予測値ａｈ’との差ｈ−ａｈ’を符号化するようにしている。そして、フレーム間相関の低い周辺部の係数ｈ’に乗じる重み係数ａ（周辺部）を、フレーム間相関の高い周辺部の係数ｈ’に乗じる重み係数ａ（中心部）よりも０に近くなるようにしている。このため、フレーム間相関の低い周辺部のフィルタ係数ｈについて、｜ｈ−ａｈ’｜＜｜ｈ−ｈ’｜となって予測符号化の符号化効率が低下する事態を有効に回避することができる。
【０３６５】
また、本発明に係る上記フィルタ係数符号化装置においては、上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備え、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の中央値となるように構成されている、ことが好ましい。
【０３６６】
一般に、参照フィルタの各フィルタ係数乗ぜられる重み係数には、画像間の相関がある。すなわち、符号化済みフィルタ係数の予測値の生成のために用いられた重み係数は、対象フィルタのフィルタ係数に対する予測値の導出に対しても適切な値であるという傾向がある。
【０３６７】
上記の構成によれば、本発明に係る上記フィルタ係数符号化装置は、上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備えており、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の中央値となるように構成されているため、フィルタ係数残差の符号量をより効果的に削減することができるという更なる効果を奏する。
【０３６８】
また、上記の構成によれば、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の中央値を用いているため、上記蓄積手段に蓄積された重み係数に、他の重み係数と値が大きく異なるような重み係数が含まれている場合であっても、そのような重み係数の影響をほとんど受けることのないフィルタ係数の残差を符号化することができる。
【０３６９】
また、本発明に係る上記フィルタ係数符号化装置においては、上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備え、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の平均値となるように構成されている、ことが好ましい。
【０３７０】
一般に、参照フィルタの各フィルタ係数乗ぜられる重み係数には、画像間の相関がある。すなわち、符号化済みフィルタ係数の予測値の生成のために用いられた重み係数は、対象フィルタのフィルタ係数に対する予測値の導出に対しても適切な値であるという傾向がある。
【０３７１】
上記の構成によれば、本発明に係る上記フィルタ係数符号化装置は、上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備えており、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の平均値となるように構成されているため、フィルタ係数残差の符号量をより効果的に削減することができるという更なる効果を奏する。
【０３７２】
また、上記の構成によれば、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の平均値を用いているため、上記蓄積手段に蓄積された重み係数のばらつきが大きいような場合であっても、対象フィルタのフィルタ係数に対する適切な予測値を生成することができる。
【０３７３】
本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、対象画像および参照画像を切り替えながら、順次、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を符号化するものであり、過去の各対象フィルタのフィルタ係数と過去の各参照フィルタのフィルタ係数に共通の重み係数を乗じたものとの差の２乗和を最小化する共通の重み係数を、現在の参照フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数に設定する重み係数設定手段を更に備えている、ことが好ましい。
【０３７４】
上記の構成によれば、現在の対象フィルタのフィルタ係数を良く近似する予測値を生成することができる。
【０３７５】
また、本発明に係る上記フィルタ係数符号化装置においては、上記予測値生成手段は、入力画像の中心画素に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出する、ことが好ましい。
【０３７６】
一般に、量子化前のフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。また、量子化後のフィルタ係数の総和は、量子化ステップの逆数に近いという傾向がある。
【０３７７】
上記の構成によれば、入力画像の中心画素に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出する、ことができるので、フィルタ係数の残差の符号量をより効果的に削減することができるという更なる効果を奏する。
【０３７８】
なお、上記所定の値は、（１）上記フィルタ係数が量子化されたものであるのか否か、および、（２）上記フィルタ係数が量子化されたものである場合には量子化ステップの大きさに応じて定めることができる（以下同様）。例えば、量子化前のフィルタ係数に対しては、上記所定の値として、１を用いればよい。また、量子化後のフィルタ係数に対しては、上記所定の値として、量子化ステップの逆数を用いればよい。より具体的には、量子化後のフィルタ係数に対しては、量子化ステップを１／Ｎstep（Ｎstep＝２n、ｎは自然数）としたとき、上記所定の値として、Ｎstepを用いればよい。
【０３７９】
また、本発明に係る他のフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、上記重み係数の値が予め定められた値より小さい場合に、上記第１の予測値を上記予測値に設定し、上記重み係数の値が上記予め定められた値以上である場合に、上記第２の予測値を上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えていることを特徴としている。
【０３８０】
上記の構成によれば、上記重み係数の値が、予め定められた値よりも小さい場合には、上記予測値として、上記重み係数を用いて算出された値を用い、上記重み係数の値が、予め定められた値以上である場合には、上記予測値として、上記参照フィルタのフィルタ係数そのものを用いることができるので、上記フィルタ係数残差を復号するために必要な計算量を削減することができるという効果を奏する。
【０３８１】
また、本発明に係る他のフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えていることを特徴としている。
【０３８２】
上記の構成によれば、上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを予測値として生成されたフィルタ係数の残差を符号化することができるので、フィルタ係数の残差の符号量をより少なくすることができるという効果を奏する。
【０３８３】
また、本発明に係る動画像符号化装置は、上記フィルタ係数符号化装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、ことを特徴としている。
【０３８４】
本発明に係る上記の動画像符号化装置によれば、上記フィルタ係数符号化装置と同様の効果を奏する。
【０３８５】
また、本発明に係るフィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも０に近くなるように構成されている、ことを特徴としている。
【０３８６】
上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置は、対象フィルタのフィルタ係数ｈの予測値を、参照フィルタのフィルタ係数ｈ’に重み係数ａを乗じることによって生成し、対象フィルタのフィルタ係数ｈと予測値ａｈ’との差ｈ−ａｈ’を符号化することができ、フレーム間相関の低い周辺部の係数ｈ’に乗じる重み係数ａ（周辺部）を、フレーム間相関の高い周辺部の係数ｈ’に乗じる重み係数ａ（中心部）よりも０に近くなるようにすることができる。このため、フレーム間相関の低い周辺部のフィルタ係数ｈについて、｜ｈ−ａｈ’｜＜｜ｈ−ｈ’｜となって予測符号化の符号化効率が低下する事態を有効に回避することができる。
【０３８７】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができる。
【０３８８】
また、本発明に係る上記フィルタ係数復号装置においては、上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備え、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の中央値となるように構成されている、ことが好ましい。
【０３８９】
一般に、参照フィルタの各フィルタ係数乗ぜられる重み係数には、画像間の相関がある。すなわち、復号済みフィルタ係数の予測値の生成のために用いられた重み係数は、対象フィルタのフィルタ係数に対する予測値の導出に対しても適切な値であるという傾向がある。
【０３９０】
したがって、上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備えており、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の中央値となるように構成されているため、フィルタ係数残差の符号量をより効果的に削減することができる。
【０３９１】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができるという効果を奏する。
【０３９２】
また、上記の構成によれば、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の中央値を用いているため、上記蓄積手段に蓄積された重み係数に、他の重み係数と値が大きく異なるような重み係数が含まれている場合であっても、そのような重み係数の影響をほとんど受けることのないフィルタ係数の残差を復号することができる。
【０３９３】
また、本発明に係る上記フィルタ係数復号装置においては、上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備え、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の平均値となるように構成されている、ことが好ましい。
【０３９４】
一般に、参照フィルタの各フィルタ係数乗ぜられる重み係数には、画像間の相関がある。すなわち、復号済みフィルタ係数の予測値の生成のために用いられた重み係数は、対象フィルタのフィルタ係数に対する予測値の導出に対しても適切な値であるという傾向がある。
【０３９５】
したがって、上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、上記重み係数を蓄積する蓄積手段を更に備えており、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数が、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の平均値となるように構成されているため、フィルタ係数残差の符号量をより効果的に削減することができる。
【０３９６】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができるという効果を奏する。
【０３９７】
また、上記の構成によれば、上記蓄積手段に蓄積された重み係数の平均値を用いているため、上記蓄積手段に蓄積された重み係数のばらつきが大きいような場合であっても、対象フィルタのフィルタ係数に対する適切な予測値を生成することができる。
【０３９８】
本発明に係るフィルタ係数復号装置は、対象画像および参照画像を切り替えながら、順次、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を符号化するものであり、過去の各対象フィルタのフィルタ係数と過去の各参照フィルタのフィルタ係数に共通の重み係数を乗じたものとの差の２乗和を最小化する共通の重み係数を、現在の参照フィルタのフィルタ係数に乗じる重み係数に設定する重み係数設定手段を更に備えている、ことが好ましい。
【０３９９】
上記の構成によれば、現在の対象フィルタのフィルタ係数を良く近似する予測値を生成することができる。
【０４００】
また、本発明に係る上記フィルタ係数復号装置においては、上記予測値生成手段は、入力画像の中心画素に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出する、ことが好ましい。
【０４０１】
一般に、量子化前のフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。また、量子化後のフィルタ係数の総和は、量子化ステップの逆数に近いという傾向がある。
【０４０２】
したがって、上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置よれば、入力画像の中心画素に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出することができるので、フィルタ係数の残差の符号量をより効果的に削減することができる。
【０４０３】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができるという効果を奏する。
【０４０４】
なお、上記所定の値は、上述のように、（１）上記フィルタ係数が量子化されたものであるのか否か、および、（２）上記フィルタ係数が量子化されたものである場合には量子化ステップの大きさに応じて定めることができる。
【０４０５】
また、本発明に係る他の上記フィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、上記重み係数の値が予め定められた値より小さい場合に、上記第１の予測値を上記予測値に設定し、上記重み係数の値が上記予め定められた値以上である場合に、上記第２の予測値を上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えていることを特徴としている。
【０４０６】
上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、上記重み係数の値が、予め定められた値よりも小さい場合には、上記予測値として、上記重み係数を用いて算出された値を用い、上記重み係数の値が、予め定められた値以上である場合には、上記予測値として、上記参照フィルタのフィルタ係数そのものを用いることができるので、上記フィルタ係数残差を復号するために必要な計算量を削減することができる。
【０４０７】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができるという効果を奏する。
【０４０８】
また、本発明に係る他の上記フィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に重み係数を乗じることによって第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さくなるように構成された第１の予測値生成手段と、上記参照フィルタの各フィルタ係数を第２の予測値に設定する第２の予測値生成手段と、上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えていることを特徴としている。
【０４０９】
上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、上記第１の予測値、または、上記第２の予測値のうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを予測値として生成されたフィルタ係数の残差を符号化することができるので、フィルタ係数の残差の符号量をより少なくすることができる。
【０４１０】
上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのように生成された符号量の少ない符号化データを復号することができるという効果を奏する。
【０４１１】
また、本発明に係る動画像復号装置は、上記フィルタ係数復号装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、ことを特徴としている。
【０４１２】
本発明に係る上記の動画像復号装置によれば、上記フィルタ係数復号装置と同様の効果を奏する。
【０４１３】
また、本発明に係る符号化データのデータ構造は、対象画像に作用する対象フィルタのフィルタ係数の、当該フィルタ係数に対する予測値との残差を符号化することによって得られた符号化データのデータ構造であって、当該符号化データを復号するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数に乗ぜられる重み係数を指定する重み係数情報を含み、周辺部のフィルタ係数に乗じる重み係数が、中心部のフィルタ係数に乗じる重み係数よりも小さい、ことを特徴としている。
【０４１４】
本発明者は、一般に、周辺部のフィルタ係数は、中心部のフィルタ係数よりも、フレーム間の相関が小さくなる傾向があることを見出した。
【０４１５】
したがって、周辺部のフィルタ係数に乗ぜられる重み係数を、中心部のフィルタ係数に乗ぜられる重み係数よりも小さくすることによって、フィルタ係数の残差の符号量を少なくすることができる。
【０４１６】
上記の構成を有する符号化データは、そのような重み係数を含む符号量の少ない符号化データである。また、上記の構成を有する符号化データを復号するフィルタ係数復号装置は、上記重み係数情報を参照することによって、フィルタ係数残差の符号量の少ない上記符号化データを復号することができる。
【０４１７】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０４１８】
本発明は、動画像を符号化し符号化データを生成する動画像符号化装置、そのような動画像符号化装置を用いて生成された符号化データを復号する動画像復号装置に好適に適用することができる。より具体的には、例えば、放送受信端末、および、ＨＤＤレコーダなどに好適に適用することができる。
【符号の説明】
【０４１９】
１  動画像復号装置
１００  適応フィルタ
１１０  フィルタ処理部
１４０  フィルタ係数予測部（予測値生成手段）
１４１  フィルタ係数格納部
１４２  重み係数算出部
１４３  予測フィルタ係数導出部
２  動画像符号化装置
１００’  適応フィルタ
１１０’  フィルタ処理部
１２０’  フィルタパラメータ決定部
１３０’  フィルタ係数導出部
１４０’  フィルタ係数予測部（予測値生成手段）
１４１’  フィルタ係数格納部
１４２’  重み係数算出部
１４３’  予測フィルタ係数導出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【国際調査報告】
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